Community-based intervention to optimise falls risk management: a randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: falls are the leading causes of accidental death and fragility fractures in older adults. Interventions that assess and reduce falls risk are underutilised. OBJECTIVE: to evaluate the impact of a multifaceted community-based programme aimed at optimising evidence-based management of patients at risk for fall-related fractures. DESIGN: this was a randomised trial performed from 2003 to 2006. SETTING: community-based intervention in Ontario, Canada. PARTICIPANTS: eligible patients were community-dwelling, aged > or =55 years and identified to be at risk for fall-related fractures. A total of 201 patients were allocated to the intervention group or to usual care. INTERVENTION: components of the intervention included assessment of falls risk, functional status and home environment, and patient education. MEASUREMENTS: primary outcome was the implementation of appropriate falls risk assessment at 6 months. Secondary outcomes included falls and fractures at 6 and 12 months. RESULTS: the mean age of participants was 72 years, and 41% had fallen with injury in the previous year. Compared to usual care, the intervention increased the number of referrals made to physiotherapy [21% (21/101) vs 6.0% (6/100); relative risk (RR) 3.47, 95% confidence interval (CI) 1.46-8.22] and occupational therapy [15% (15/101) vs 0%; RR 30.7, 95% CI 1.86 to >500]. At 12 months, the number of falls in the intervention group was greater than in the usual care group [23% (23/101) vs 11% (11/100); RR 2.07, 95% CI 1.07-4.02]. CONCLUSIONS: compared to usual care, a multi-faceted intervention increased referrals to physiotherapy and occupational therapy but did not reduce risk of falls. Similar falls reduction interventions cannot be recommended based on the results of this study.
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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 | 0,002 | 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 ».