Risk factors for falling among community-dwelling seniors using home-care services: An extended hazards model with time-dependent covariates and multiple events
Notice bibliographique
Résumé
The identification of risk factors for falls in longitudinal studies becomes difficult because of exposures that change during the follow-up and also because individual subjects may experience an event more than once. These issues have been neglected and improper statistical techniques have been used. The typical approaches have been to report the proportion of fallers or the time to first fall. Both avoid the underlying assumption of independence between events and discard pertinent data. We review the existing methods and propose a Cox hazards extension. We exemplify it in the study of potential risk factors associated with all falls in 959 seniors. Finally, we compare the results of the proposed Wei, Lin, & Weissfeld (WLW) method with those of several other techniques. Stable exposure variables measured at baseline and updated time-varying exposures include socio-demographic characteristics, BMI, nutritional risk, alcohol consumption, home hazards, gait and balance, and medications. Results demonstrate that the usual methods of analyzing risk factors for falling are inappropriate, as they produce considerable biases relative to the WLW model using time-dependent covariates. Results also show that modeling for first events may be inefficient, given that the risk of occurrence varies between falls.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 | 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 ».