Examination of the Increased Risk for Falls Among Individuals With Knee Osteoarthritis: A Canadian Longitudinal Study on Aging <scp>Population‐Based</scp> Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize the profile of individuals with and without knee osteoarthritis (OA) who fell, and to identify factors contributing to an individual with knee OA experiencing 1 or multiple injurious falls. METHODS: Data are from the baseline and 3-year follow-up questionnaires of the Canadian Longitudinal Study on Aging, a population-based study of people ages 45-85 years at baseline. Analyses were limited to individuals either reporting knee OA or no arthritis at baseline (n = 21,710). Differences between falling patterns among those with and without knee OA were tested using chi-square tests and multivariable-adjusted logistic regression models. An ordinal logistic regression model examined predictors of experiencing 1 or more injurious falls among individuals with knee OA. RESULTS: Among individuals reporting knee OA, 10% reported 1 or more injurious falls; 6% reported 1 fall, and 4% reported 2+ falls. Having knee OA significantly contributed to the risk of falling (odds ratio [OR] 1.33 [95% confidence interval (95% CI) 1.14-1.56]), and individuals with knee OA were more likely to report having a fall indoors while standing or walking. Among individuals with knee OA, reporting a previous fall (OR 1.75 [95% CI 1.22-2.52]), previous fracture (OR 1.42 [95% CI 1.12-1.80]), and having urinary incontinence (OR 1.38 [95% CI 1.01-1.88]) were significant predictors of falling. CONCLUSION: Our findings support the idea that knee OA is an independent risk factor for falls. The circumstances in which falls occur differ from those for individuals without knee OA. The risk factors and environments that are associated with falling may provide opportunities for clinical intervention and fall prevention strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».