“People are Getting Lost a Little Bit”: Systemic Factors that Contribute to Falls in Community-Dwelling Octogenarians
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Les octogénaires qui habitent aux communautés sont la caractéristique la plus croissante dans la démographie du Canada. Au même temps, ils ont la plus forte prévalence des chutes et neuf fois plus de risques de blessures dues à une chute [par rapport a qui]? Une approche systématique est essentielle pour améliorer la sécurité des octogenaires qui vieillissent en place (chez soi). Comprendre comment les facteurs sociaux interagissent et affectent les aînés peuvent aider à identifier et éliminer les carences en matière de sécurité qui provoquent des chutes. Le but de cette étude était d'identifier les facteurs dans l'ensemble du système qui contribuent aux chutes chez les octogénaires qui habitent aux communautés. Huit chutes ont été étudiées en utilisant une méthode systématique d'examiner les chutes (MSEC). Les participants étaient âgés de 83 à 90 ans. Les analyses à travers des cas ont identifiées 247 facteurs contributifs, regroupés au sein de quatre thèmes distincts: (a) la vie quotidienne est devenu plein de risque; (B) la surveillance est limitée; (C) le système de soins de santé montre la déconnexion; et (d) l'identification et le suivi des chutes est défectueux. Cette étude qualitative permet des apércus systématiques sur comment et pourquoi les chutes se produisent chez les octogénaires dans les communautés.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".