Identification of risk factors for falls in people with multiple sclerosis: a systematic review of prospective studies
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The objective of this study was to identify demographic, clinical, and instrumental variables associated with falls in people with multiple sclerosis (MS), via systematic review, based on prospective data. The search was conducted in these databases: Medline, Web of Science, Bireme e CINAHL via a search strategy that combined the descriptors “multiple sclerosis”, “falls”, “accidental falls”, “fall risk”, “postural control” and “balance”, followed by manual search. Eligibility criteria were prospective cohort studies with a minimum 3-month follow-up of falls that assessed the association of a demographic, clinical or instrumental variable in relation to a higher fall risk in people with MS. The modified Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale was used for study quality assessment. A total of 357 studies were identified, of which 12 were included in the systematic review and 1,270 patients were included. In this study, 740 (58.26%) patients were classified as fallers, 396 (31.18%) patients had recurrent falls (2≥falls within the stipulated period) and 530 patients (41.74%) were classified as non-fallers. Except for spasticity and dual task cost in gait speed, all investigated variables showed conflicting results regarding their association with a higher fall risk. More studies with clinical homogeneity phenotypes of MS individuals and using validated assessment instruments are necessary to establish a robust association of other clinical, instrumental, and demographic variables with a higher fall risk.
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.
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 | 0,011 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».