Cognitive functioning and falls in older people: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify which cognitive functions and specific neuropsychological assessments predict falls in older people living in the community. METHODS: Five electronic databases were searched until 30/08/2022 for studies assessing the association between specific cognitive functions and faller status (prospective and retrospective), in community-dwelling older people. Risk of bias was assessed with the Newcastle-Ottawa Scale. Meta-analyses synthesised the evidence regarding the associations between different neurocognitive subdomains and faller status. RESULTS: Thirty-eight studies (20 retrospective, 18 prospective) involving 37,101 participants were included. All but one study was rated high or medium quality. Meta-analyses were performed with data from 28 studies across 11 neurocognitive subdomains and four specific neuropsychological tests. Poor cognitive flexibility, processing speed, free recall, working memory and sustained attention were significantly associated with faller status, but poor verbal fluency, visual perception, recognition memory, visuo-constructional reasoning and language were not. The Trail Making Test B was found to have the strongest association with faller status. CONCLUSION: Poor performance in neurocognitive subdomains spanning processing speed, attention, executive function and aspects of memory are associated with falls in older people, albeit with small effect sizes. The Trail Making Test, a free-to-use, simple assessment of processing speed and mental flexibility, is recommended as the cognitive screening test for fall risk in older people.
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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».