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Enregistrement W7124413785

A summary evidence of prevention measures of falling down for the elderly in care facilities

2019· article· zh· W7124413785 sur OpenAlexaboutno aff
Jing Ye, Li Su, Zhou Meng, Wang Xiuying, Yimei Zheng

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2019
Typearticle
Languezh
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFalling (accident)Psychological interventionGuidelineFall preventionSystematic reviewBest practiceMEDLINEData extraction
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ObjectiveTo evaluate and summarize the best available evidences of prevention measures of falling down for the elderly in care facilities.MethodsGuidelines and systematic reviews regarding falling down prevention measures for the elderly in care facilities were collected from Cochrane Library,JBI Library,Registered Nurses′Association of Ontario(RNAO),National Guideline Clearinghouse (NGC),PubMed,EMbase,Scottish Intercollegiate Guideline (SIGN),British Medical Journal Best Practice,BMJ Best Practice,CBM,WanaFang Database and CNKI.The quality evaluation of the literature and data extraction were conducted by three researchers.Then evidence from the literature that met the quality standards was summarized.Results8 articles were enrolled,including 2 guidelines and 6 systematic reviews.There were 24 best practice evidences,including assessment of fall risks,guarantee of a safe environment,encouragement of initiative participation in fall prevention,health education,multifactorial interventions measures,exercise interventions and physical training,medication,dietary interventions,hip protectors,podiatry interventions and educational training.ConclusionIt is suggested that managers and health caregivers of care facilities should take fall preventions for elderly people based on evidences at relevant levels to ensure their safety.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,007
Bibliométrie0,0130,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,342
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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