Evaluation of the risk factors for falls in the geriatric population presenting to the emergency department
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We evaluated risk factors and frailty assessments to identify fall-prone geriatric patients in the emergency department (ED). METHODS: This prospective study included 264 consecutive patients aged ≥65 years who presented to the ED. The participants were divided into those who had fallen or not. The patient groups were compared in terms of age, sex, presenting complaints (falls vs. others), comorbidities, medications, frailty assessment tools, and orthostatic hypotension (OH). RESULTS: In total, 264 patients were included: 129 (48.8%) patients who had fallen and 135 (51.2%) who hadn't fallen. The mean ages of patients who had fallen and those who had not fallen were 80.48±8.38 and 79.42±7.94 years, respectively. In addition, 62.01% (n=80) and 51.85% (n=70) of patients were females. There were no statistically significant differences between the groups in terms of age or sex (P=0.290 and P=0.096, respectively). In total, 89.92% (n=116) of patients who had fallen had at least one chronic medical condition. There was a significant difference in the proportion of patients with OH between the groups. Frailty scores such as the Edmonton Frail Scale, Frail Non-Disabled Questionnaire, PRISMA-7 questionnaire, Identification of Seniors at Risk test, and Rockwood Clinical Frailty Scale scores were also significantly different between the groups. A higher PRISMA-7 score at admission was found to be an independent predictor of fall risk. CONCLUSION: Falls occur more frequently in the older population and in females. In addition, the frailty assessment scores, except for the FRESH Frailty Scale, were associated with falls in geriatric patients. After elimination of non-significant variables in multivariate analysis, a high PRISMA-7 questionnaire score at admission was identified as an independent predictor of fall risk.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».