Sturzprävention im Alter - Räumliche Umgebung beeinflusst das Sturzrisiko
Bibliographic record
Abstract
Die räumlichen Gegebenheiten beeinflussen das Sturzrisiko älterer Menschen in entscheidendem Maße. Zu diesem Ergebnis gelangte ein interdisziplinäres Forschungsteam um Lori Letts von der Hochschule für Rehabilitationswissenschaften in Ontario, Kanada. Um den Einfluss der Umgebung auf das Sturzrisiko zu evaluieren, suchten die Forscher in acht Online-Datenbanken nach Kohorten- und Querschnittstudien aus den Jahren 1985 bis 2006. Nachdem sie die methodische Qualität geprüft hatten, werteten sie 100 Studien aus und fassten die relevanten Daten in einer Metaanalyse zusammen. Das systematische Review zeigt, dass das Sturzrisiko bei älteren Menschen größer ist, wenn im häuslichen Umfeld bestimmte Barrieren oder Gefahrenquellen wie Treppenstufen vorkommen. Eine erhöhte Sturzgefahr besteht auch bei Senioren, die sich mit einer Gehhilfe fortbewegen. Die Forscher belegen die Annahme, dass die räumliche Umgebung das Sturzrisiko älterer Menschen beeinflusst. Entsprechende Maßnahmen wie Wohnraumanpassungen empfehlen sie besonders für ältere Patienten, die bereits in der Vergangenheit gestürzt sind und daher zur Risikogruppe gehören. Ein gezieltes Hilfsmitteltraining kann zudem die Sturzgefährdung von Senioren reduzieren, die eine Gehhilfe benötigen. fk Aust Occup Ther J 2010; 57: 51–64
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".