Fall Prevention Mobile Clinic: A Novel Fall Prevention Program for Community-Dwelling Older Adults
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Chez les personnes âgées, les chutes sont associées à des causes courantes et multifactorielles, et peuvent provoquer des blessures importantes. Cette étude avant-après a évalué les impacts d’une clinique mobile de prévention des chutes (Fall Prevention Mobile Clinic[FPMC]) pour la réduction du risque de chutes chez des personnes âgées de Colombie-Britannique (Canada). Quatre cent soixante-seize participants, dont l’âge moyen était de 83,6 ans, ont pris part à cette étude et ont été suivis pendant 12 mois après leur passage à la FPMC. À leur rendez-vous de suivi de 12 mois, le pourcentage moyen d’adoption des recommandations pour la prévention des chutes était de 48,8 % (ÉT : 25,7 %), la performance au testTimed up and Go(une mesure de mobilité) s’était améliorée, passant d’une médiane de 19,04 s à 17,45 s, et le nombre de participants ayant chuté a diminué, passant de 64,8 % (dans les 12 mois précédant le premier RDV à la clinique) à 55,6 % (au cours des 12 mois suivant le premier RDV à la clinique ; p = 0,012). Le FPMC évalué dans cette étude a fourni des recommandations qui ont été prises en compte par les participants; et qui ont amélioré leur mobilité et diminué leur risque de chutes dans l’année suivante.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| 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".