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Enregistrement W3127257715 · doi:10.1136/bmjopen-2019-035978

Deprescribing fall-risk increasing drugs (FRIDs) for the prevention of falls and fall-related complications: a systematic review and meta-analysis

2021· review· en· W3127257715 sur OpenAlexafffund
Justin Lee, Ahmed Negm, Ryan M. Peters, Eric Wong, Anne Holbrook

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster UniversityHamilton Health SciencesQueen's UniversityImpact
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésMedicineDeprescribingMeta-analysisFall preventionCINAHLRate ratioMEDLINEPoison controlRelative riskFalls in older adultsSystematic reviewInjury preventionAdverse effectEmergency medicineRandomized controlled trialPhysical therapyConfidence intervalInternal medicinePolypharmacyPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Prevention of falls and fall-related injuries is a priority due to the substantial health and financial burden of falls on patients and healthcare systems. Deprescribing medications known as 'fall-risk increasing drugs' (FRIDs) is a common strategy to prevent falls. We conducted a systematic review to determine its efficacy for the prevention of falls and fall-related complications. DESIGN: Systematic review and meta-analysis. DATA SOURCES: MEDLINE, EMBASE, Cochrane Central Register of Controlled Trials, CINAHL and grey literature from inception to 1 August 2020. ELIGIBILITY CRITERIA FOR SELECTING STUDIES: Randomised controlled trials of FRID withdrawal compared with usual care evaluating the rate of falls, incidence of falls, fall-related injuries, fall-related fractures, fall-related hospitalisations or adverse effects related to the intervention in adults aged ≥65 years. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Two reviewers independently performed citation screening, data abstraction, risk of bias assessment and certainty of evidence grading. Random-effects models were used for meta-analyses. RESULTS: Five trials involving 1305 participants met eligibility criteria. Deprescribing FRIDs did not change the rate of falls (rate ratio (RaR) 0.98, 95% CI 0.63 to 1.51), the incidence of falls (risk difference 0.01, 95% CI -0.06 to 0.09; relative risk 1.04, 95% CI 0.86 to 1.26) or rate of fall-related injuries (RaR 0.89, 95% CI 0.57 to 1.39) over a follow-up period of 6-12 months. No trials evaluated the impact of deprescribing FRIDs on fall-related fractures or hospitalisations. CONCLUSION: There is a paucity of robust high-quality evidence to support or refute that a FRID deprescribing strategy alone is effective at preventing falls or fall-related injury in older adults. Although there may be other reasons to deprescribe FRIDs, our systematic review found that it may result in little to no difference in the rate or risk of falls as a sole falls reduction strategy. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42016040203.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,676
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,243
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,265 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations161
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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