Blessures liées à une chute chez les aînés canadiens entre 2005 et 2013 : une analyse de l’Enquête sur la santé dans les collectivitéscanadiennes
Bibliographic record
Abstract
Introduction Nous décrivons l’épidémiologie et les tendances des blessures liées à une chute chez les aînés canadiens de 65 ans et plus selon le sexe et l’âge, ainsi que les circonstances et les conséquences de ces blessures. Méthodolgie Nous avons utilisé des données représentatives tirées des échantillons de 2005, de 2009-2010 et de 2013 de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes afin de calculer le nombre et les taux de blessures liées à une chute pour chaque année d’enquête. Nous avons combiné, dans la mesure du possible, les données d’au moins deux échantillons afin d’estimer la proportion de blessures liées à une chute par type de blessure, partie du corps affectée, type d’activité et type de traitement. Résultats Le taux de blessures liées à une chute chez les aînés est passé de 49,4 à 58,8 pour 1 000 personnes entre 2005 et 2013, période durant laquelle le nombre de blessures liées à une chute a de façon générale augmenté de 54 %. Les femmes ont présenté des taux plus élevés que les hommes pour toutes les années d’enquête, ces taux augmentant avec l’âge. La tendance à la hausse dans les taux de blessures liées à une chute était plus marquée chez les femmes et les plus jeunes. Les cassures et les fractures (37 %) ont été les blessures les plus courantes, et l’épaule et le bras (16 %) ont été les parties du corps les plus couramment affectées. Plusieurs blessures liées à une chute se sont produites alors que la personne marchait sur une surface non enneigée ou glacée (45 %). Plus de 70 % des aînés qui ont cherché à obtenir des soins médicaux pour leur blessure se sont rendus au service d’urgence d’un hôpital. Conclusion Compte tenu de l’augmentation du nombre et des taux de blessures liées à une chute au fil du temps, la surveillance des tendances et des profils de ces dernières demeure nécessaire.
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 | 0.005 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".