Multifactorial and functional mobility assessment tools for fall risk among older adults in community, home-support, long-term and acute care settings
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: to conduct a systematic review of published studies that test the validity and reliability of fall-risk assessment tools for use among older adults in community, home-support, long-term and acute care settings. METHODS: searches were conducted in EbscoHost and MEDLINE for published studies in the English language between January 1980 and July 2004, where the primary or secondary purpose was to test the predictive value of one or more fall assessment tools on a population primarily 65 years and older. The tool must have had as its primary outcome falls, fall-related injury or gait/balance. Only studies that used prospective validation were considered. FINDINGS: thirty-four articles testing 38 different tools met the inclusion criteria. The community setting represents the largest number of studies (14) and tools (23) tested, followed by acute (12 studies and 8 tools), long-term care (LTC) (6 studies and 10 tools) and home-support (4 studies and 4 tools). Eleven of the 38 tools are multifactorial assessment tools (MAT) that cover a wide range of fall-risk factors, and 27 are functional mobility assessment tools (FMA) that involve measures of physical activity related to gait, strength or balance. CONCLUSION: fall-risk assessment tools exist that show moderate to good validity and reliability in most health service delivery areas. However, few tools were tested more than once or in more than one setting. Therefore, no single tool can be recommended for implementation in all settings or for all subpopulations within each setting.
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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 | 0,019 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».