FALL RISK FACTORS IN COMMUNITY-DWELLING OLDER ADULTS: AN UMBRELLA REVIEW OF SYSTEMATIC REVIEWS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Falls are an imperative public health concern, resulting in disability, mental health challenges, and increased mortality risk. An extensive body of literature has examined falls risk factors; however, it has become challenging to navigate. We summarized systematic reviews examining risk factors for falls among community dwelling older adults. We searched seven databases (Medline, Embase, CINAHL, Cochrane Library, PsychINFO, Ageline) for systematic or scoping reviews including community-dwelling older adults (≥60 years) and reporting risk factors for falls in prospective studies. Three independent reviewers screened 8,173 records and included 57 reviews. Thirty-three reviews conducted meta-analyses and 24 reported relationships from primary studies. Reviews were published between 2004-2023 and examined patients with stroke (n=2), diabetes (n=2), frailty (n=3), and cognitive impairments (n=3). Types of falls examined included recurrent falls (n=45) and injurious falls (n=18). Reviews reported risk factors across every construct of the WHO’s ICF model; health conditions (n=20 reviews), body structure and function (n=26), activity (n=23), participation (n=11), environmental factors (n=10), and personal factors (n=11). Most commonly conducted meta-analyses included: mobility impairments (demonstrating increased risk across gait, strength, and clinical performance tests, n=12/20), balance impairments (increased risk n=15/16), BMI (null risk n=12/12), frailty (increased risk n=9/10). Heterogeneity of reported effect sizes prohibited the calculation of pooled magnitudes for risk factors. Narrative synthesis results are summarized separately. Physical risk factors for falls are well established and can be addressed through interventions. Findings highlight narrow examination of psychosocial and environmental risk factors for falls in community dwelling older adults, indicating areas for future research.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».