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跌倒意外事件的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦孟浪寫的 自由詩魂 孟浪詩全集 和DanieleE.Lieberman的 從叢林到文明,人類身體的演化和疾病的產生都 可以從中找到所需的評價。

另外網站老人意外事件最大宗—跌倒仁愛之家3人組研究跌倒因子及預防 ...也說明:3人在仁家服務均超過10年以上,從實務上發現住民在意外事件類型統計以跌倒居多,甚至有個案原本住在健康的安養區,卻因發生跌倒變成臥床重症患者,必須轉 ...

這兩本書分別來自暖暖書屋 和商周出版所出版 。

輔英科技大學 護理系碩士班 林惠賢所指導 楊春穎的 兩種住院病人跌倒風險篩檢表之比較研究 (2020),提出跌倒意外事件關鍵因素是什麼,來自於比較、跌倒風險篩檢表、住院病人、跌倒。

而第二篇論文國立臺灣大學 工程科學及海洋工程學研究所 丁肇隆所指導 劉奕煊的 使用深度學習物件辨識與動作識別進行居家跌倒偵測之研究 (2020),提出因為有 機器學習、深度學習、影像辨識、動作辨識、物件偵測、跌倒偵測的重點而找出了 跌倒意外事件的解答。

最後網站CKEditor Sample - 老人常見意外事件及預防方法則補充:老人常見意外事件及預防方法. 常見意外事件種類 1、跌倒。 2、噎到。 3、感染。 4、藥物問題。 5、約束。 6、爭吵。 7、營養不良。 8、走失。 9、自殺。 Δ跌倒. 跌倒的 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了跌倒意外事件,大家也想知道這些:

自由詩魂 孟浪詩全集

為了解決跌倒意外事件的問題,作者孟浪 這樣論述:

  中國當代詩人、華語思想文化圈重要的文學編輯與獨立出版家孟浪先生,於2018年12月12日因肺癌在香港沙田醫院逝世,享年五十七歲。   孟浪的詩在中國現代詩中佔有重要的一席位置,然而孟浪選擇了流亡,多年分別居住在美國、香港和台灣,並用詩歌紀錄和回應世界與時代,以出版醒世立言,可惜事功尚未完成就與世長辭,為了讓他的詩歌繼續流傳,《孟浪詩全集》於焉產生。   一生中,孟浪寫詩近兩萬行。其中二十世紀八十年代一萬行,二十世紀九十年代五千行,二十一世紀頭十年寫了三千多行,生命最後的八年則寫了一千多行。   本套全集共分三卷,亦即《二十世紀八十年代卷》、《二十世紀九十年代卷》、

《二十一世紀卷》,分別收錄了自由靈魂詩人孟浪在不同時間點所創作的詩作。   作為一位縱貫三十多年的詩歌寫作者,孟浪一生清苦、奔波。他素然地把冰與火集於一身。幾十年順從於命運,漂泊的生存,淡漠的寫作……他內心的火焰總是以苛刻的角度噴放。他善對友人,熱衷詩歌江湖,而溫和的孟浪藏著一顆嫉惡如仇的心,如一隻絲毫不妥協與退讓的反抗雄獅。在中國當代詩人中,沒有誰能像孟浪這樣以「命+詩」的方式死死地追逐著自由。他的生命元素一個是單純,一個是堅定!他的詩歌美學,一是乾淨,二是鋒利!像一首凌厲、兇狠、鼓點般的進行曲,孟浪生存的歌詞句句是自由,伴之步步譜曲的詩的旋律也是自由! 名人推薦   徐敬亞   詩人

∕文學評論家   楊小彬   詩人∕學者   黃燦然   詩人∕翻譯家   黃粱   詩人∕評論家   朵漁   詩人

跌倒意外事件進入發燒排行的影片

花蓮的砂婆礑溪,上個禮拜剛發生三名男子因為溪水暴漲受困的事件,昨天又發生四位民眾相約溯溪,結果一名男子跌倒受傷、腳部嚴重骨折的意外,警消出動20名人力上山救援,所幸最後順利把傷患送醫治療。而民眾是否有違規,還需要再調查。

詳細新聞內容請見【公視新聞網】 https://news.pts.org.tw/article/546680

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#公視新聞 #即時新聞

兩種住院病人跌倒風險篩檢表之比較研究

為了解決跌倒意外事件的問題,作者楊春穎 這樣論述:

2018~2019年度醫院醫療品質及病人安全工作目標之一為「預防病人跌倒及降低傷害程度」,而正確有效的跌倒評估工具是預防跌倒的重要對策;本研究目的為比較簡版跌倒風險篩檢表與常規版跌倒風險篩檢表之差異性,採回溯性病例對照方式,研究工具包括電子護理病歷、跌倒異常事件通報清單及臨床研究資料庫等,收集台灣南部某醫學中心2015年與2018年住院病人(分別稱為常規組與簡版組)資料,比較原本的常規版跌倒風險篩檢表與簡版跌倒風險篩檢表之篩檢效能及跌倒發生率、跌倒傷害率及傷害程度等臨床結果。以SPSS 20.0統計軟體進行資料分析,包括次數分佈、百分比、平均值、標準差及篩檢效能指標等描述性統計,以及獨立樣本

t檢定、獨立性卡方檢定、多元羅吉斯迴歸分析等推論性統計比較簡版組與常規組在跌倒危險因子及臨床結果之差異。以p< .05為達統計上顯著性。研究結果發現,兩種跌倒風險篩檢表在篩檢效能的比較上,簡版跌倒風險篩檢表之特異性(70.1%)、陽性預測率(1.1%)Youden index(42.9%)、篩檢正確率(70.8%)、概似比(2.4%)較高優於常規版跌倒風險篩檢表。此外,簡版跌倒風險篩檢表(總分7分,切點≧2分),進行改良版一:總分最高7分,切點≧1分(敏感性89.34%),或改良版二(敏感性84.43%):將簡版跌倒風險篩檢表7項跌倒危險因子中的「步態不穩、行為混亂/躁動及下肢肌力 0~4 分

」此三項增加權重,符合任一項即得2分,加權總分10分且切點≧2分等兩種篩檢方式,均可解決切點≧2分的簡版跌倒風險篩檢表漏診率偏高及敏感性不高之問題。另在控制干擾因素後,簡版組住院病人跌倒發生率(0.06%)較常規組(0.05%)高且有顯著差異(p< .05),但簡版組跌倒病人發生傷害率(41.8%)雖高於常規組(38.2%),並無證據顯示發生跌倒之傷害率有差異(p = .455)。發生跌倒之傷害程度之比較,無傷害及輕度傷害人數的百分比簡版組(91.0%)高於常規組(88.8%),但也無顯著差異(p = .595)。研究結論簡版跌倒風險篩檢表仍可作為預測跌倒風險之工具,但簡版組住院病人跌倒發生率

較高,因此仍需審視及修改篩檢表以增進篩檢效能,研究中從敏感性、概似比和漏診率之比較上,兩種改良式簡版跌倒風險篩檢表可做為修訂時之參考,建議研究場所可以在考量護理人力後修改跌倒風險篩檢表,此外研究場所應再著力提升跌倒風險篩檢表評分一致性及標準化,才能發揮篩檢表提前辨識跌倒高風險族群之實質功效,以降低跌倒發生維護及病人安全。

從叢林到文明,人類身體的演化和疾病的產生

為了解決跌倒意外事件的問題,作者DanieleE.Lieberman 這樣論述:

譯為20多種語言的科普經典 2013亞馬遜年度選書   痠、痛、胖、病,都是演化惹的禍 文明帶來長壽,代價卻是大病小病纏身 哈佛明星級教授,顛覆我們對健康的認識   沒有人比李伯曼更瞭解人類的身體。 ——《天生就會跑》作者麥杜格( Christopher McDougall) 專文推薦 林秀嫚  國立臺灣史前文化博物館副研究員 我們的身體裡寫著一個演化的故事,是理解現代疾病的關鍵   為什麼我們容易發胖,晚上睡不好,久坐會背痛,還有近視、蛀牙……?又為什麼我們會有癌症、糖尿病、心血管疾病、骨質疏鬆? 李伯曼提出「不良演化」的概念,他認為人類身體無法適應新文明環境,所以罹患各種現代疾病

。這些症狀可以獲得舒緩,疾病也可獲得控制,卻仍舊威脅我們的健康。為了舒緩「不良演化」帶來的危機,李伯曼致力於將他研究人類演化的知識,應用在創造一個更健康的社會環境。 本書結合考古學、解剖學、生物生理學和實驗生物力學等研究,帶領我們進行一場史詩般的旅程,揭示過去六百萬年的歲月裡,我們的身體是如何演化的。而遺留在我們身體的「狩獵採集者」,又是如何受困在人類文明的環境。   本書是一個里程碑。帶領我們進行一場史詩般的旅程,揭示過去六百萬年歲月中,我們的身體是如何演化的——包含我們的頭、四肢,甚至是消化系統。透過李伯曼的眼睛,演化的歷史不但栩栩如生,也是理解我們身體未來奧祕的關鍵。 ——蘇賓(Neil

Shubin),《我們的身體裡有一條魚》(Your Inner Fish)作者 李伯曼嘗試用演化生物學的語言讓我們瞭解祖先的歷史——那些藏在我們心智及身體裡的歷史……專業的研究,充滿原創性的敘事,本書讓你更能從反省批判的角度看待自己的身體,也許你會更小心善待自己的身體。畢竟,我們正端坐在百萬年演化中的一小段修正進程。李伯曼將告訴我們這些過程如何彼此關聯,這一切絕非意外。 ——Everyday eBook 李伯曼毫無保留……他巧妙且詳盡地指出,在現代世界裡,擁有傳承自舊石器時代的生理學特徵,將會面對怎樣的危難,並哀嘆我們現在使用身體的方式竟和過去失去了聯繫……如果我們還想要繼續活得像個人類,就

必須理解和擁抱我們演化的遺跡。 ——《書單》(Booklist) 透過李伯曼兼具娛樂性和啟發性的文章,我們經歷了一場驚奇的人體演化之旅。他全面性地解釋了演化的力量如何形塑我們所知的「人類」這個物種。……他平衡了歷史觀點和當代視野……當我們詢問人類是否有能力掌握自己的命運時,他說服我們,文化演化才是主導人類身體演化改變的主要力量。 ——《出版人週刊》(Publishers Weekly) 沒有人比李伯曼更瞭解人類的身體,也沒有人能像他把故事說得這麼好。他發現了我們皮膚以下的故事,是那麼的動人、充滿啟發,雖然有些嚇人。 ——麥杜格(Christopher McDougall),《天生就會跑》(Bo

rn to Run)作者 規模龐大且完整的討論,我們從何而來,將往何處去…… ——《科克斯書評》(Kirkus Reviews)  

使用深度學習物件辨識與動作識別進行居家跌倒偵測之研究

為了解決跌倒意外事件的問題,作者劉奕煊 這樣論述:

近幾十年來,隨著人口老齡化,台灣已進入高齡社會。根據衛生福利部資料指出,跌倒意外已成為長者意外傷害死亡的第二大原因,且跌傷後就醫比例僅8%,長者發生跌倒意外事件已成為不可忽視的議題。因此為了改善低就醫比例之問題,本論文提出一種監控式影像居家跌倒偵測系統,其透過重新訓練後之物件辨識模型偵測畫面中人物,之後進行動作判斷,並且依照判斷的方式分為二種演算法,分別為使用SVM進行動作特徵分類的SVM跌倒偵測演算法(SVMFDA),以及使用深度學習法的SlowFast跌倒偵測演算法(SFFDA),並且二種演算法皆可辨識出除跌倒外其他四種日常行為動作。經由多種跌倒資料集之實驗結果,此二種跌倒偵測方法皆能成

功辨識出長者的跌倒事件,其正確率分別達到93% 與95%。