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Enregistrement W2469071806 · doi:10.2196/ijmr.5590

Relationship Between Difficulties in Daily Activities and Falling: Loco-Check as a Self-Assessment of Fall Risk

2016· article· en· W2469071806 sur OpenAlexvenueno aff
Manabu Akahane, Akie Maeyashiki, Shingo Yoshihara, Yasuhito Tanaka, Tomoaki Imamura

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFalling (accident)ChecklistGerontologyService (business)MedicineTest (biology)Older peopleElderly peoplePopulationPhysical therapyPsychologyEnvironmental healthBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People aged 65 years or older accounted for 25.1% of the Japanese population in 2013, and this characterizes the country as a "super-aging society." With increased aging, fall-related injuries are becoming important in Japan, because such injuries underlie the necessity for nursing care services. If people could evaluate their risk of falling using a simple self-check test, they would be able to take preventive measures such as exercise, muscle training, walking with a cane, or renovation of their surroundings to remove impediments. Loco-check is a checklist measure of early locomotive syndrome (circumstances in which elderly people need nursing care service or are at high risk of requiring the service within a short time), prepared by the Japanese Orthopaedic Association (JOA) in 2007, but it is unclear if there is any association between this measure and falls. OBJECTIVE: To investigate the association between falls during the previous year and the 7 "loco-check" daily activity items and the total number of items endorsed, and sleep duration. METHODS: We conducted an Internet panel survey. Subjects were 624 persons aged between 30 and 90 years. The general health condition of the participants, including their experience of falling, daily activities, and sleep duration, was investigated. A multivariate analysis was carried out using logistic regression to investigate the relationship between falls in the previous year and difficulties with specific daily activities and total number of difficulties (loco-check) endorsed, and sleep duration, adjusting for sex and age. RESULTS: One-fourth of participants (157 persons) experienced at least one fall during the previous year. Fall rate of females (94/312: 30.1%) was significantly higher than that of males (63/312: 20.2%). Fall rate of persons aged more than 65 years (80/242: 33.1%) was significantly higher than that of younger persons (77/382: 20.2%). Logistic regression analysis revealed that daily activities such as "impossibility of getting across the road at a crossing before the traffic light changes" are significantly related to falling. Logistic regression analysis also demonstrated a relationship between the number of items endorsed on loco-check and incidence of falling, wherein persons who endorsed 4 or more items appear to be at higher risk for falls. However, logistic regression found no significant relationship between sleep duration and falling. CONCLUSIONS: Our study demonstrated a relationship between the number of loco-check items endorsed and the incidence of falling in the previous year. Endorsement of 4 or more items appeared to signal a high risk for falls. The short self-administered checklist can be a valuable tool for assessing the risk of falling and for initiating preventive measures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,418 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations48
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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