Risk Factors for Falls in Individuals With Lower Extremity Amputations During the Pre‐Prosthetic Phase: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Falls in individuals with lower limb amputations (LLAs) pose significant health concerns. The literature is limited regarding falls during the preprosthetic phase of rehabilitation for persons with LLAs. OBJECTIVE: To determine the incidence of falls and identify factors associated with falls during the preprosthetic recovery phase. DESIGN: Retrospective chart audit. SETTING: Inpatient rehabilitation program. PARTICIPANTS: Four hundred forty individuals with LLAs (age ± SD = 61.93 ± 14.53 years, 73.18% male) who attended inpatient rehabilitation from 26 July 2011 to 21 August 2017. INTERVENTIONS: Not applicable. MAIN OUTCOME MEASUREMENTS: The number of self-reported falls was recorded from the time of surgery to admission for inpatient rehabilitation. Outcomes of interest were any fall (1+ fall) and recurrent falls (2+ falls). A retrospective chart audit was performed on consecutive admissions to an inpatient rehabilitation program. RESULTS: The incidence of falls was 8.37 per 1000 patient-days. Falls were sustained by 60.9% of the sample. Unilateral transtibial amputation was independently associated with an increased risk of recurrent falls (relative risk [RR] 1.59, 95% confidence interval [CI] 1.13-2.23, P = .008). Diabetes mellitus was independently associated with an increased risk of any fall (RR 1.18, 95% CI 1.01-.38, P = .03). Finally, bilateral transtibial amputation was independently associated with a reduced risk of any fall (RR 0.59, 95% CI 0.39-0.90, P = .014). CONCLUSIONS: Consistent with the current literature, diabetes mellitus and a unilateral transtibial amputation were risk factors for falling, whereas a bilateral transtibial amputation and increasing age presented new findings as factors associated with decreased falling. LEVEL OF EVIDENCE: III.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».