Development of the Sydney Falls Risk Screening Tool in brain injury rehabilitation: A multisite prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: To develop a falls risk screening tool (FRST) sensitive to the traumatic brain injury rehabilitation population. BACKGROUND: Falls are the most frequently recorded patient safety incident within the hospital context. The inpatient traumatic brain injury rehabilitation population is one particular population that has been identified as at high risk of falls. However, no FRST has been developed for this patient population. Consequently in the traumatic brain injury rehabilitation population, there is the real possibility that nurses are using falls risk screening tools that have a poor clinical utility. DESIGN: Multisite prospective cohort study. METHODS: Univariate and multiple logistic regression modelling techniques (backward elimination, elastic net and hierarchical) were used to examine each variable's association with patients who fell. The resulting FRST's clinical validity was examined. RESULTS: Of the 140 patients in the study, 41 (29%) fell. Through multiple logistic regression modelling, 11 variables were identified as predictors for falls. Using hierarchical logistic regression, five of these were identified for inclusion in the resulting falls risk screening tool: prescribed mobility aid (such as, wheelchair or frame), a fall since admission to hospital, impulsive behaviour, impaired orientation and bladder and/or bowel incontinence. The resulting FRST has good clinical validity (sensitivity = 0.9; specificity = 0.62; area under the curve = 0.87; Youden index = 0.54). The tool was significantly more accurate (p = .037 on DeLong test) in discriminating fallers from nonfallers than the Ontario Modified STRATIFY FRST. CONCLUSION: A FRST has been developed using a comprehensive statistical framework, and evidence has been provided of this tool's clinical validity. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: The developed tool, the Sydney Falls Risk Screening Tool, should be considered for use in brain injury rehabilitation populations.
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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 | 0,014 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 ».