Use of the Berg Balance Scale for Predicting Multiple Falls in Community-Dwelling Elderly People: A Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Falls are a significant public health concern for older adults; early identification of people at high risk for falling facilitates the provision of rehabilitation treatment to reduce future fall risk. The objective of this prospective cohort study was to examine the predictive validity of the Berg Balance Scale (BBS) for 3 types of outcomes-any fall (> or =1 fall), multiple falls (> or =2 falls), and injurious falls-by use of sensitivity, specificity, receiver operating characteristic (ROC) curves, area under the curve, and likelihood ratios. SUBJECTS AND METHODS: A sample of 210 community-dwelling older adults received a comprehensive geriatric assessment at baseline, which included the BBS to measure balance. Data on prospective falls were collected monthly for a year. The predictive validity of the BBS for the identification of future fall risk was evaluated. RESULTS: The BBS had good discriminative ability to predict multiple falls when ROC analysis was used. However, the use of the BBS as a dichotomous scale, with a threshold of < or =45, was inadequate for the identification of the majority of people at risk for falling in the future, with sensitivities of 25% and 45% for any fall and for multiple falls, respectively. The use of likelihood ratios, maintaining the BBS as a multilevel scale, demonstrated a gradient of risk across scores, with fall risk increasing as scores decreased. DISCUSSION AND CONCLUSION: The use of the BBS as a dichotomous scale to identify people at high risk for falling should be discouraged because it fails to identify the majority of such people. The predictive validity of this scale for multiple falls is superior to that for other types of falls, and the use of likelihood ratios preserves the gradient of risk across the whole range of scores.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».