Association Between Vitamin D Dosing Regimen and Fall Prevention in Long-term Care Seniors.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The effectiveness of vitamin D in reducing falls among long-term care (LTC) seniors remains nonconclusive. We reviewed how vitamin D dosing regimen could affect rate of fall and number of fallers among LTC seniors. METHODS: We conducted a systematic literature review. Studies were selected by two independent reviewers based on study characteristics (age 75 or older), quality assessment (primary analysis randomized controlled trials), and outcome (rate of fall and number of fallers). Analyses of all trials following trials using daily standard dosage (800-1000 IU) only were performed to compare daily standard dosage with intermittent supratherapeutic dosage in fall prevention. RESULTS: Seventy-nine studies were identified, with 28 selected by reviewers (kappa 0.98), and four RCT were conducted in LTC. Daily standard dosage provides greater reduction in rate of fall by 16%, which was statistically significant. However, reduction in number of fallers remained statistically insignificant even taking dosing regimen into account. CONCLUSIONS: Daily standard dosage of vitamin D has greater benefits in reducing fall rate than that of intermittent supratherapeutic doses, but not in number of fallers. This could imply that vitamin D is useful in preventing fall recurrence rather than first fall. Prospective studies randomizing LTC seniors to different dosing regimens are warranted.
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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 | 0,009 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».