The SAFEST review: a mixed methods systematic review of shock-absorbing flooring for fall-related injury prevention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Shock-absorbing flooring may minimise impact forces incurred from falls to reduce fall-related injuries; however, synthesized evidence is required to inform decision-making in hospitals and care homes. METHODS: This is a Health Technology Assessment mixed methods systematic review of flooring interventions targeting older adults and staff in care settings. Our search incorporated the findings from a previous scoping review, MEDLINE, AgeLine, and Scopus (to September 2019) and other sources. Two independent reviewers selected, assessed, and extracted data from studies. We assessed risk of bias using Cochrane and Joanna Briggs Institute tools, undertook meta-analyses, and meta-aggregation. RESULTS: 20 of 22 included studies assessed our outcomes (3 Randomised Controlled Trials (RCTs); 7 observational; 5 qualitative; 5 economic), on novel floors (N = 12), sports floors (N = 5), carpet (N = 5), and wooden sub-floors (N = 1). Quantitative data related to 11,857 patient falls (9 studies), and 163 staff injuries (1 study). One care home-based RCT found a novel underlay produced similar injurious falls rates (high-quality evidence) and falls rates (moderate-quality evidence) to a plywood underlay with vinyl overlay and concrete sub-floors. Very low-quality evidence suggested that shock-absorbing flooring may reduce injuries in hospitals (Rate Ratio 0.55, 95% CI 0.36 to 0.84, 2 studies; 27.1% vs. 42.4%; Risk Ratio (RR) = 0.64, 95% CI 0.44 to 0.93, 2 studies) and care homes (26.4% vs. 33.0%; RR 0.80, 95% CI 0.70 to 0.91, 3 studies), without increasing falls. Economic evidence indicated that if injuries are fewer and falls not increased, then shock-absorbing flooring would be a dominant strategy. Fracture outcomes were imprecise; however, hip fractures reduced from 30 in 1000 falls on concrete to 18 in 1000 falls on wooden sub-floors (OR 0.59, 95% CI 0.45 to 0.78; one study; very low-quality evidence). Staff found moving wheeled equipment harder on shock-absorbing floors leading to workplace adaptations. Very low-quality evidence suggests staff injuries were no less frequent on rigid floors. CONCLUSION: Evidence favouring shock-absorbing flooring is uncertain and of very low quality. Robust research following a core outcome set is required, with attention to wider staff workplace implications. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42019118834 .
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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 | 0,028 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».