A systematic review and meta-analysis of fall incidence and risk factors in elderly patients after total joint arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Falls in the elderly have become a serious social problem worldwide. Approximately a third of persons fall at least once in the year after total joint arthroplasty (TJA), but preventing and treating falls is still challenging in clinical practice. Until now, no formal systematic review or meta-analysis was performed to summarize the risk factors of falls after TJA. The present study aimed to quantitatively and comprehensively conclude the risk factors of falls after TJA in elderly patients. METHODS: The electronic databases to be searched include CNKI, Embase, Medline, and Cochrane central database (all up to November 2018). All studies on the risk factors of falls after TJA in elderly patients without language restriction were reviewed. Process of evaluation of identified studies and extraction of data were independently conducted by 2 reviewers, qualities of included studies were assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Data were pooled and a meta-analysis completed. All analyses were performed by the software Stata 11.0. RESULTS: A total of 14 studies were included, which altogether included 1284456 patients with TJA, of them 12879 cases of falls occurred after surgery, suggesting the accumulated incidence of 13.1% and the prevalence of in-hospital falls was 1.0%. This study has provided evidence for the preventing of falls in the elderly patients who were underwent TJA. Outcome measures include advanced age, female, Overweight (BMI≥25 kg/m), falls history, use of walking aid, diabetes, cardiac disease, hypertension, COPD and depressive symptoms. The ABC Scale was significantly negatively correlated with falls after lower extremity joint replacement. CONCLUSIONS: Related prophylaxis strategies should be implemented in elderly patients involved with above-mentioned risk factors to prevent falls after TJA.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 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 ».