Predicting falls in older adults: an umbrella review of instruments assessing gait, balance, and functional mobility
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To review the validated instruments that assess gait, balance, and functional mobility to predict falls in older adults across different settings. METHODS: Umbrella review of narrative- and systematic reviews with or without meta-analyses of all study types. Reviews that focused on older adults in any settings and included validated instruments assessing gait, balance, and functional mobility were included. Medical and allied health professional databases (MEDLINE, PsychINFO, Embase, and Cochrane) were searched from inception to April 2022. Two reviewers undertook title, abstract, and full text screening independently. Review quality was assessed through the Risk of Bias Assessment Tool for Systematic Reviews (ROBIS). Data extraction was completed in duplicate using a standardised spreadsheet and a narrative synthesis presented for each assessment tool. RESULTS: Among 2736 articles initially identified, 31 reviews were included; 11 were meta-analyses. Reviews were primarily of low quality, thus at high risk of potential bias. The most frequently reported assessments were: Timed Up and Go, Berg Balance Scale, gait speed, dual task assessments, single leg stance, functional Reach Test, tandem gait and stance and the chair stand test. Findings on the predictive ability of these tests were inconsistent across the reviews. CONCLUSIONS: In conclusion, we found that no single gait, balance or functional mobility assessment in isolation can be used to predict fall risk in older adults with high certainty. Moderate evidence suggests gait speed can be useful in predicting falls and might be included as part of a comprehensive evaluation for older adults.
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.
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 découle