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 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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».