Association Between Chronic or Acute Use of Antihypertensive Class of Medications and Falls in Older Adults. A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evaluating effect of acute or chronic use of antihypertensives on risk of falls in older adults. METHODS: Data sources: Systematic search of primary research articles in CINAHL, Cochrane, EBM, EMBASE, and MEDLINE databases from January 1 2007 to June 1 2017. Study selection: Research studies of cohort, case-control, case-crossover, cross-sectional, or randomized controlled trial (RCT) design examining association between antihypertensives and falls in people older than 60 years were evaluated. Data synthesis: Twenty-nine studies (N = 1,234,667 participants) were included. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). PRISMA and MOOSE guidelines were used for abstracting data and random-effects inverse-variance meta-analysis was conducted on 26 articles examining chronic antihypertensive use, with odds ratios (ORs) and hazards ratios (HRs) analyzed separately. Time-risk analysis was performed on 5 articles examining acute use of antihypertensives. Outcomes: Pooled ORs and HRs were calculated to determine the association between chronic antihypertensive use and falls. For time-risk analysis, OR was plotted with respect to number of days since antihypertensive commencement, change, or dose increase. RESULTS: There was no significant association between risk of falling and chronic antihypertensive medication use (OR = 0.97, 95% confidence interval [CI] 0.93-1.01, I2 = 64.1%, P = 0.000; and HR = 0.96, 95% CI 0.92-1.00, I2 = 0.0%, P = 0.706). The time-risk analysis demonstrated a significantly elevated risk of falling 0-24 hours after antihypertensive initiation, change, or dose increase. When diuretics were used, the risk remained significantly elevated till day 21. CONCLUSIONS: There is no significant association between chronic use of antihypertensives and falls in older adults. Risk of falls is highest on day zero for all antihypertensive medications.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».