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Enregistrement W2342824781 · doi:10.1186/s12877-016-0267-5

Strategies to reduce the risk of falling: Cohort study analysis with 1-year follow-up in community dwelling older adults

2016· article· en· W2342824781 sur OpenAlexaff
John N. Morris, Elizabeth Howard, Knight Steel, Katherine Berg, Achille Tchalla, Amy Munankarmi, Daniel David

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFalling (accident)GerontologyFear of fallingAccidentalActivities of daily livingInjury preventionPoison controlSuicide preventionOccupational safety and healthDepression (economics)RehabilitationDemographyPhysical therapyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: According to the CDC, falls rank among the leading causes of accidental death in the United States, resulting in significant health care costs annually. In this paper we present information about everyday lifestyle decisions of the older adult that may help reduce the risk of falling. We pursued two lines of inquiry: first, we identify and then test known mutable fall risk factors and ask how the resolution of such problems correlates with changes in fall rates. Second, we identify a series of everyday lifestyle options that persons may follow and then ask, does such engagement (e.g., engagement in exercise programs) lessen the older adult's risk of falling and if it does, will the relationship hold as the count of risk factors increases? METHODS: Using a secondary analysis of lifestyle choices and risk changes that may explain fall rates over one year, we drew on a data set of 13,623 community residing elders in independent housing sites from 24 US states. All older adults were assessed at baseline, and a subset assessed one year later (n = 4,563) using two interRAI tools: the interRAI Community Health Assessment and interRAI Wellness Assessment. RESULTS: For the vast majority of risk measures, problem resolution is followed by lower rate of falls. This is true for physical measures such as doing housework, meal preparation, unsteady gait, transferring, and dressing the lower body. Similarly, this pattern is observed for clinical measures such as depression, memory, vision, dizziness, and fatigue. Among the older adults who had a falls risk at the baseline assessment, about 20 % improve, that is, they had a decreased falls rate when the problem risk improved. This outcome suggests that improvement of physical or clinical states potentially may result in a decreased falls rate. Additionally, physical exercise and cognitive activities are associated with a lower rate of falls. CONCLUSIONS: The resolution of risk problems and physical and cognitive lifestyle choices are related to lower fall rates in elders in the community. The results presented here point to specific areas, that when targeted, may reduce the risk of falls. In addition, when there is problem resolution for specific clinical conditions, a decreased risk for falls also may occur.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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