Risk Factors for Falls in People With a Lower Limb Amputation: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the evidence connecting risk factors to falls in adults with a lower limb amputation (LLA) across the continuum of care settings. DESIGN: Systematic review. LITERATURE SURVEY: Electronic database searches were conducted in MEDLINE, Pubmed, CINAHL, and EMBASE covering January 1988 to January 2016. Noninterventional studies, including cohort and cross-sectional studies, were included. Two reviewers independently completed data extraction and quality evaluation. METHODOLOGY: Twelve studies met the inclusion criteria and quality of reporting was evaluated using the criteria by Tooth et al. SYNTHESIS: The average quality of reporting score was 19.8, scores ranged from 16 to 29. Studies covered the acute hospital stay after the amputation, inpatient rehabilitation, and community living. Falls were a common occurrence, with the cohort studies reporting 20.8% for acute hospital stay to 58% in the community years after the amputation. Injurious falls also were common, with an occurrence ranging from 40% to 60%. Risk factors that increase falls and are shared with the general population of older adults include lower extremity muscle weakness, increasing age, comorbidities, and number of prescription medications. Risk factors for falls that are unique to adults with LLA are dysvascular etiology of the amputation, transtibial level of amputation in the postoperative period and transfemoral level postrehabilitation, and reduced sense of vibration. CONCLUSIONS: Falls in adults with an LLA are common from the time of the amputation to years later living in the community. Risk factors vary across care settings after the amputation, which has implications for safety and fall-prevention strategies. LEVEL OF EVIDENCE: III.
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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 | 0,005 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».