Rôle infirmier dans l'évaluation et la prévention des chutes en milieu hospitalier, des patients atteints de la maladie de Parkinson
Bibliographic record
Abstract
Objectif : La problématique de chute est largement reconnue dans la maladie de Parkinson et dans la population âgée. Le but de cette recension des écrits est de préciser le rôle infirmier, en milieu hospitalier, dans la détection des chutes et la prévention de celles-ci auprès des patients atteints de la maladie de Parkinson. Méthode : Cinq articles ont été sélectionnés sur la base de données de CINHAL et Pubmed. Les articles inclus contiennent des participants atteints de la maladie de Parkinson à divers stades de la maladie, des interventions préventives applicables en milieu hospitalier et en lien avec le rôle infirmier. L’analyse critique des études, à l’aide de la Grille de Laval, a mis en évidence des résultats probants, présentés dans une synthèse narrative et un tableau. Résultat : L’évaluation multifactorielle du risque de chute, sur la base d’outils probants, et l’évaluation clinique permettent de détecter les patients à risque, et d’instaurer des interventions ciblées. Durant les tests, l’infirmière évitera de parler au patient pendant l’action pour ne pas le mettre en situation à risque. Conclusion : Cette recension des écrits apporte des résultats applicables dans la pratique. Cependant, davantage de recherches au niveau infirmier sont nécessaires pour avoir un aperçu global de la prévention des chutes des patients atteints de la maladie de Parkinson.
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 | 0.015 | 0.060 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
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".