What are physical therapists doing to prevent falls in older adults in Brazil? - Findings from a nationwide survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding how physical therapists (PTs) approach fall prevention in older adults and factors that may influence their clinical practices is essential for designing knowledge translation strategies. OBJECTIVES: To describe PTs' clinical practices and barriers to implementing fall prevention best practices in older adults and to identify professional characteristics associated with implementation of fall prevention best practices. METHODS: A cross-sectional online survey was conducted. Registered PTs providing care to older adults were recruited through social media platforms. A pre-tested questionnaire assessed clinical practice patterns, sociodemographic and professional characteristics, and behavioral factors influencing the implementation of fall prevention best practices. Data were analyzed descriptively, and multinomial regression identified associations between PTs' characteristics and practice frequency. The Theoretical Domains Framework and the Capability, Opportunity, Motivation-Behaviour model guided questionnaire design and interpretation of findings. RESULTS: Among 454 PTs surveyed, over 65 % reported frequently (often or always) asking patients about falls, identifying and documenting fall risk factors, and implementing fall prevention interventions. Recommended practices such as balance and strength training were commonly implemented. Barriers to fall prevention best practices included patient denial of risk, reluctance to report falls, and adherence challenges. PTs not practicing in geriatrics or those lacking up-to-date fall prevention knowledge were less likely to report consistent use of best practices. CONCLUSION: Brazilian PTs frequently integrate fall prevention into older adult care but face patient-related barriers. Addressing the identified barriers through behavior change strategies could enhance the implementation of fall prevention best practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».