Does a home-based strength and balance programme in people aged ≥80 years provide the best value for money to prevent falls? A systematic review of economic evaluations of falls prevention interventions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the value for money of strategies to prevent falls in older adults living in the community. DESIGN: Systematic review of peer reviewed journal articles reporting an economic evaluation of a falls prevention intervention as part of a randomised controlled trial or a controlled trial, or using an analytical model. MEDLINE, PUBMED, EMBASE and NHS EED databases were searched to identify cost-effectiveness, cost-utility and cost-benefit studies from 1945 through July 2008. MAIN OUTCOME MEASURES: The primary outcome measure was incremental cost-effectiveness, cost-utility and cost-benefit ratios in the reported currency and in pounds sterling at 2008 prices. The quality of the studies was assessed using two instruments: (1) an economic evaluation checklist developed by Drummond and colleagues and (2) the Quality of Health Economic Studies instrument. RESULTS: Nine studies meeting our inclusion criteria included eight cost-effectiveness analyses, one cost-utility and one cost-benefit analysis. Three effective falls prevention strategies were cost saving in a subgroup of PARTICIPANTS: (1) an individually customised multifactorial programme in those with four or more of the eight targeted fall risk factors, (2) the home-based Otago Exercise Programme in people > or =80 years and (3) a home safety programme in the subgroup with a previous fall. These three findings were from six studies that scored > or =75% on the Quality of Health Economic Studies instrument. CONCLUSIONS: Best value for money came from effective single factor interventions such as the Otago Exercise Programme which was cost saving in adults 80 years and older. This programme has broad applicability thus warranting warrants health policy decision-makers' close scrutiny.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».