The Whitehorse NoFalls trial: effects on fall rates and injurious fall rates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: the burden of falls and fall-related injuries among older adults is well established. Contention surrounds the effectiveness, and hence value, of multi-component fall prevention interventions delivered in the community. OBJECTIVE: using consensus-based analytic guidelines rather than time-to-first fall as the primary endpoint, the objective was to examine the effectiveness of the Whitehorse NoFalls trial on all falls, falls resulting in injury and falls requiring medical care to be sought. DESIGN, SETTING AND PARTICIPANTS: the study was a community-based randomised controlled trial, with 1,090 participants assigned to one of eight groups, these being a combination of one or more of exercise, vision and or home hazard reduction or alternatively assignment to the control group. METHODS: using negative binomial regression, the incidence of all falls, falls resulting in injury and those requiring medical care in the intervention groups were examined. Falls were reported using a monthly return calendar. RESULTS: exercise alone and in combination with vision and/or home hazard reduction was associated with fewer falls. For falls resulting in injury and the subset requiring medical care, the vision plus exercise intervention was associated with fewer falls. CONCLUSIONS: the findings confirm the effectiveness of exercise in preventing falls among community-dwelling older adults and supports contention that multi-component interventions do not prevent more falls than a single intervention. The results highlight the effectiveness of vision plus exercise in preventing more serious falls, a finding which warrants further consideration.
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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 ».