The Value of Routinely Collected Data in Evaluating Home Assessment and Modification Interventions to Prevent Falls in Older People: Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Falls in older people commonly occur at home. Home assessment and modification (HAM) interventions can be effective in reducing falls; however, there are some concerns over the validity of evaluation findings. Routinely collected data could improve the quality of HAM evaluations and strengthen their evidence base. OBJECTIVE: The aim of this study is to conduct a systematic review of the evidence of the use of routinely collected data in the evaluations of HAM interventions. METHODS: We searched the following databases from inception until January 31, 2020: PubMed, Ovid, CINAHL, OpenGrey, CENTRAL, LILACS, and Web of Knowledge. Eligible studies were those evaluating HAMs designed to reduce falls involving participants aged 60 years or more. We included study protocols and full reports. Bias was assessed using the Risk Of Bias In Non-Randomized Studies of Interventions (ROBINS-I) tool. RESULTS: A total of 7 eligible studies were identified in 8 papers. Government organizations provided the majority of data across studies, with health care providers and third-sector organizations also providing data. Studies used a range of demographic, clinical and health, and administrative data. The purpose of using routinely collected data spanned recruiting and creating a sample, stratification, generating independent variables or covariates, and measuring key study-related outcomes. Nonhome-based modification interventions (eg, in nursing homes) using routinely collected data were not included in this study. We included two protocols, which meant that the results of those studies were not available. MeSH headings were excluded from the PubMed search because of a reduction in specificity. This means that some studies that met the inclusion criteria may not have been identified. CONCLUSIONS: Routine data can be used successfully in many aspects of HAM evaluations and can reduce biases and improve other important design considerations. However, the use of these data in these studies is currently not widespread. There are a number of governance barriers to be overcome to allow these types of linkage and to ensure that the use of routinely collected data in evaluations of HAM interventions is exploited to its full potential.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».