Risk Factors for Falls and Fragility Fractures in Community-Dwelling Seniors: A One-Year Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective . To evaluate risk factors for falls and fragility fractures in healthy seniors. Methods . Assessing 50 ambulatory community-dwelling volunteers ≥65 for demographics, BMI, bone mineral density (BMD) (DEXA), fracture risk (FRAX), balance (Biodex), fear of falling (Modified Falls Efficacy Scale (MFES)), and activity level (RAPA). One-year followup was done through phone interviews. Results . Most participants (17 males, 33 females; mean age 72.0 ± 5.5 years) had normal BMD and were active with little to no fear of falling. Balance did not correlate with FRAX or fear of falling. Activity level did not correlate with FRAX, but the active group had less fear of falling. Most scored below age specific norms on balance testing. Fear of falling was not significantly different between genders but did correlate with FRAX, indicating that patients with higher fracture risk were also more afraid of falling. Individuals who fell after one year had increased fear of falling and decreased activity levels. Conclusions . Community-dwelling seniors with higher risk of future fractures were more afraid of falling. Although healthy and active, this cohort had poor balance compared to age matched norms. Further research on how to best assess fall risk and improve balance to prevent fractures is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».