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Enregistrement W3024623710 · doi:10.1002/jbmr.4048

The Effect of Fall Biomechanics on Risk for Hip Fracture in Older Adults: A Cohort Study of Video-Captured Falls in Long-Term Care

2020· article· en· W3024623710 sur OpenAlexafffund
Yijian Yang, Vicki Komisar, Nataliya Shishov, Bryan Lo, Alexandra M.B. Korall, Fabio Feldman, Stephen N. Robinovitch

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Mineral Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensFraser HealthUniversity of ManitobaGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare InnovationSimon Fraser University
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BCCanadian Institutes of Health ResearchAGE-WELL
Mots-clésMedicineBiomechanicsHip fractureCohortCohort studyPhysical medicine and rehabilitationFalls in older adultsTerm (time)Poison controlPhysical therapyInjury preventionOsteoporosisEmergency medicineInternal medicinePhysiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over 95% of hip fractures in older adults are caused by falls, yet only 1% to 2% of falls result in hip fracture. Our current understanding of the types of falls that lead to hip fracture is based on reports by the faller or witness. We analyzed videos of real-life falls in long-term care to provide objective evidence on the factors that separate falls that result in hip fracture from falls that do not. Between 2007 and 2018, we video-captured 2377 falls by 646 residents in two long-term care facilities. Hip fracture was documented in 30 falls. We analyzed each video with a structured questionnaire, and used generalized estimating equations (GEEs) to determine relative risk ratios (RRs) for hip fracture associated with various fall characteristics. All hip fractures involved falls from standing height, and pelvis impact with the ground. After excluding falls from lower than standing height, risk for hip fracture was higher for sideways landing configurations (RR = 5.50; 95% CI, 2.36-12.78) than forward or backward, and for falls causing hip impact (3.38; 95% CI, 1.49-7.67). However, hip fracture risk was just as high in falls initially directed sideways as forward (1.14; 95% CI, 0.49-2.67), due to the tendency for rotation during descent. Falling while using a mobility aid was associated with lower fracture risk (0.30; 95% CI, 0.09-1.00). Seventy percent of hip fractures involved impact to the posterolateral aspect of the pelvis. Hip protectors were worn in 73% of falls, and hip fracture risk was lower in falls where hip protectors were worn (0.45; 95% CI, 0.21-0.99). Age and sex were not associated with fracture risk. There was no evidence of spontaneous fractures. In this first study of video-captured falls causing hip fracture, we show that the biomechanics of falls involving hip fracture were different than nonfracture falls for fall height, fall direction, impact locations, and use of hip protectors. © 2020 The Authors. Journal of Bone and Mineral Research published by American Society for Bone and Mineral Research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,379 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations129
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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