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Record W3091016782 · doi:10.24095/hpcdp.28.4.01f

Facteurs de risque de chutes chez les aînés vivant dans la communauté et ayant recours aux services de soutien à domicile : modèle de risques élargi avec covariables dépendantes du temps et événements récurrents

2008· article· fr· W3091016782 on OpenAlexaffvenue
Benoît Leclerc, Carmelle Bégin, E. Cadieux, L. Goulet, N. Leduc, Marie‐Jeanne Kergoat, Paule Lebel

Bibliographic record

VenueMaladies chroniques au Canada · 2008
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicUrban Transport and Accessibility
Canadian institutionsInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceGynecologyPhilosophyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans les études longitudinales, il devient diffi cile de déterminer les facteurs de risque de chutes, car l’exposition varie durant la période de suivi et les sujets peuvent subir un événement plus d’une fois. Or, les analystes font peu de cas de ces considérations et n’utilisent pas nécessairement les bonnes méthodes statistiques. En règle générale, on se concentre sur la proportion des personnes ayant fait une chute ou le temps écoulé jusqu’à la première chute. Dans un cas comme dans l’autre, on fait abstraction de l’hypothèse fondamentale de l’indépendance des événements et on écarte par le fait même des données pertinentes. Dans le présent article, nous examinons les méthodes en usage actuellement et nous proposons une extension du modèle de risques de Cox. Nous illustrons cette version étendue du modèle par une étude des facteurs de risque susceptibles d’être associés à des chutes parmi un groupe de 959 personnes âgées. Enfi n, nous comparons les résultats obtenus avec la méthode de Wei, Lin et Weissfeld (ci-après désignés WLW) et ceux obtenus avec plusieurs autres méthodes. Les facteurs d’exposition étudiés qu’ils soient fixes ou variables dans le temps comprennent les caractéristiques socio-démographiques, l’indice de masse corporelle (IMC), le risque nutritionnel, la consommation d’alcool, les dangers de l’environnement domiciliaire, la démarche et l’équilibre, et la consommation de médicaments. Notre étude révèle que les méthodes utilisées couramment pour analyser les facteurs de risque de chutes sont inadéquates, car elles créent un biais appréciable comparativement au modèle de WLW, qui utilise des covariables dépendantes du temps. Les résultats de notre étude montrent également qu’il peut être vain de modéliser la première survenue d’un événement, étant donné que le risque de survenue varie entre les chutes.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.075
Threshold uncertainty score0.150

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.003
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.265
Teacher spread0.242 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2008
Admission routes2
Has abstractyes

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