Machine learning approaches for fall risk prediction and risk factors in Canadian community-dwelling older adults: A scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Machine learning is a subset of artificial intelligence that is emerging as a powerful tool in healthcare research for analyzing complex datasets and identifying nonlinear relationships that traditional statistical methods might overlook (Ostojic et al., 2024). Falls among older adults are a worldwide public health concern (WHO, 2021) and are the leading cause of injury in Canada’s aging population (Public Health Agency of Canada, 2014). Machine learning approaches to predict fall risk offer new perspectives on a longstanding problem but remain limited in studies involving Canadian community-dwelling older adults. In an era of open-access information and the availability of large health datasets that include questions about falls, it is crucial to use these resources to understand the factors that predict fall risk. This scoping review aims to identify existing machine learning approaches to predict fall risk among Canadian community-dwelling older adults using self-reported survey data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,046 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».