Evidence-Based Guidelines for the Secondary Prevention of Falls in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Falls are a significant problem for older adults. Individuals who have sustained a fall come to the attention of health care providers and are at risk of further falls. To promote the highest quality of care and reduce variation in care, a practice guideline is needed. Summarization of evidence regarding falls may be useful to researchers in this field. OBJECTIVES: To provide evidence-based guidelines of assessment and treatment to prevent falls in older adults and to provide researchers with tables of risk factor studies and randomized controlled trials of falls prevention. METHODS: A template for the development of practice guidelines from the Agency for Health Care Policy and Research was used. Evidence for risk factors was accepted from prospective studies with more than 80% follow-up. Potentially modifiable risk factors were selected and a schema for evaluating the importance of each risk factor was used. Evidence for interventions was examined from randomized controlled trials and strength of the evidence was graded. Recommendations for aspects of care where judgment was required were made by panel consensus. RESULTS: Information was drawn from 46 risk factor studies and 37 randomized controlled trials to develop a practice guideline consisting of assessment items and recommended interventions for community-dwelling and institution-dwelling older adults separately. For clinicians, a check list is provided. Summary tables of the results of studies are given to substantiate the recommendations. CONCLUSIONS: For community-dwelling older adults, there is strong evidence for multi-factorial specific risk assessment and targeted treatment. Balance exercises are recommended for all individuals who have had a fall and there is evidence for a program of home physiotherapy for women over 80 years of age regardless of risk factor status. For institutional settings, the establishment of a falls program for safety checks, ongoing staff education and monitoring is substantiated by research. Residents who have fallen need to be assessed for specific risk factors and clinical indicators to determine relevant management options.
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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 | 0,032 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,015 |
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 ».