Efficacy of falls prevention interventions: protocol for a systematic review and network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Falls are a leading cause of morbidity and mortality in older adults. Although numerous trials of falls prevention interventions have been completed, there is extensive variation in their intervention components and clinical context, such that the key elements of an effective falls prevention program remain unclear to patients, clinicians, and policy-makers. Our objective is to identify the most effective interventions and combinations of interventions that prevent falls though a systematic review and meta-analysis, including a network meta-analysis. METHODS/DESIGN: We will search for published (e.g., MEDLINE, EMBASE, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Ageline) and unpublished (e.g., trial registries, dissertations) randomised clinical trials (RCTs) in all languages examining interventions to prevent falls compared to usual care or other falls prevention interventions among adults aged ≥65 years from all settings (e.g., community, acute care, long-term care, and rehabilitation). The primary outcomes are number of injurious falls and number of hospitalizations due to falls. Secondary outcomes include falls rate, number of fallers, number of emergency room visits due to falls, number of physician visits due to falls, number of fractures, costs, and number of intervention-related harms (e.g., muscle soreness related to exercise).We will calibrate our eligibility criteria amongst the team and two independent team members will screen the literature search results in duplicate. Conflicts will be resolved through team discussion. A similar process will be used for data abstraction and quality appraisal with the Cochrane risk of bias tool.Our results will be synthesized descriptively and a random effects meta-analysis will be conducted if the studies are deemed methodologically, clinically, and statistically (e.g., I²<60%) similar. If appropriate, a network meta-analysis will be conducted, which will allow the comparison of interventions that have not been compared in head-to-head RCTs, as well as the effectiveness of interventions. DISCUSSION: We will identify the most effective interventions and combinations of interventions that prevent falls in older people. Our results will be used to optimize falls prevention strategies, and our goal is to ultimately improve the health of seniors internationally. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO registry number: CRD42013004151.
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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 | 0,081 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,083 | 0,008 |
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 ».