The effect of reactive balance training on falls in daily life: an updated systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective Reactive balance training is an emerging approach to reduce falls risk in people with balance impairments. The purpose of this study was to determine the effect of reactive balance training on falls in daily life among individuals at increased risk of falls, and to document associated adverse events. Data sources Databases searched were Ovid MEDLINE (1946-November 2020), Embase Classic and Embase (1947-November 2020), Cochrane Central Register of Controlled Trials (2014-November 2020), Physiotherapy Evidence Database (PEDro; searched on 9 November 2020). Study selection Randomized controlled trials of reactive balance training were included. The literature search was limited to English language. Records were screened by two investigators separately. Data extraction Outcome measures were number of participants who reported falls after training, number of falls reported after training, and the nature, frequency, and severity of adverse events. Authors of included studies were contacted to obtain additional information. Data synthesis Twenty-five trials were included, of which 14 reported falls and 19 monitored adverse events. Participants assigned to reactive balance training groups were less likely to fall compared to control groups (fall risk ratio: 0.75, 95% confidence interval=[0.60, 0.92]; p=0.006, I 2 =37%) and reported fewer falls than control groups (rate ratio: 0.60, 95% confidence interval=[0.42, 0.86]; p=0.005, I 2 =83%). Prevalence of adverse events was higher in reactive balance training (29%) compared to control groups (19%; p=0.018). Conclusion RBT reduces the likelihood of falls in daily life for older adults and people with balance impairments. More adverse events were reported for reactive balance training than control groups. Impact Balance training that evokes balance reactions can reduce falls among people at increased risk of falls.
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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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».