Falls and long-term care: a report from the care by design observational cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Falls and the resulting complications are common among frail older adults. We aimed to explore risk factors and potential prevention strategies for falls in elderly residents of Long-Term Care Facilities (LTCF). METHODS: This was a cross sectional study design using data from the Care by Design (CBD) study, within Nova Scotia's Capital District Health Authority. This observational time series cohort study collected data before, during and after the implementation of CBD, a new model of coordinated primary care in LTCF. Here, we analyzed data collected after the implementation of CBD (September 1, 2011- February 28, 2012). RESULTS: Falls were frequent; 56.2% of our sample of 395 residents fell at least once. In univariate analyses, male gender (p = 0.009), dementia (p = 0.005), and use of Selective Serotonin Reuptake Inhibitors or Selective Serotonin-Norepinepherine Reuptake Inhibitors (SSRI/SNRI) (p = 0.084) showed statistically significant associations with having fallen. Benzodiazepine use appeared to be protective for falls (p = 0.058). In a fully adjusted multivariable linear regression model, dementia (β coefficient 0.96, 95% CI: 0.83,1.84; p = 0.032), visual impairment (β 0.84, 95% CI: 0.13,1.56; p = 0.021), and use of any PIMs (β 0.34, 95% CI: 0.037,0.65; p = 0.028) were associated with increased risk of having fallen. Benzodiazepine use remained associated with reduced numbers of falls (p = 0.009), and SSRI/SNRI use was associated with increased numbers of falls (p = 0.007). Male gender was associated with increased falls in the model which excluded frailty (p = 0.022), though gender lost statistical significance once frailty was added to the model (p = 0.06). CONCLUSIONS: In our sample of LTCF residents, falls were common. Cognitive impairment, male gender, visual impairment, PIM use and use of SSRI/SNRI medications were associated with increased risk of falls, while benzodiazepine use appeared to be associated with a decreased risk of having fallen. Falls remain an important problem among LTC residents. Screening for falls during patient encounters is recommended, along with further research to identify risk factors and target interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».