Medication use and falls in community-dwelling older persons
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The association between injurious falls requiring a visit to the emergency department and various classes of medications was examined in a case-control study of community living persons aged 66 years and older. METHODS: Administrative databases from an urban health region provided the information used. Five controls for each case were randomly selected from community dwelling older persons who had not reported an injurious fall to one of the six regional emergency departments in the study year. Two series of analyses on medication use within 30 days of the fall were conducted using logistic regression, the first controlling for age, sex, and median income, the second controlling for co-morbid diagnoses as well. RESULTS: During the study year there were 2,405 falls reported by 2,278 individuals to six regional emergency departments giving a crude fall rate of 31.6 per 1,000 population per year. The initial analysis identified seven medication classes that were associated with an increased risk of an injurious fall, while controlling for age, gender and income. However, with further analyses controlling for the additional effects of co-morbid disease, narcotic pain-killers (odds ratio 1.68), anti-convulsants (odds ratio 1.51) and anti-depressants (odds ratio 1.46) were significant independent predictors of sustaining an injurious fall. CONCLUSION: These results are based on a Canadian population-based study with a large community sample. The study found that taking certain medications were independent predictors of sustaining an injurious fall in our elderly population - in addition to the risk associated with their medical condition.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».