Validation of a clinical prediction model for falls in community-dwelling older adults with COPD: A preliminary analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) are at a higher risk of falls. This preliminary study aims to externally validate a previously developed clinical prediction model for falls in community-dwelling older adults with COPD. METHODS: This was a secondary analysis of a 12-month prospective cohort study. Older adults (≥60 years) with COPD, who reported a fall in the past year and/or had balance concerns, were tracked for 12-month future falls. Baseline predictors included 12-month history of ≥2 falls, total chronic conditions, and Timed Up and Go Dual-Task (TUG-DT) test scores. Model performance was assessed for discrimination (c-statistic), calibration (E:O, CITL, and calibration slope), and clinical value (decision curve analysis). RESULTS: %predicted = 47%). Of these, 35 (39%) reported ≥1 future fall, totaling 89 falls. The model demonstrated acceptable discrimination (c-statistic = 0.62, CI [0.51,0.72]), and calibration (E:O = 1, CITL = 0, and a calibration slope = 1). Decision curve analysis showed greater clinical value when using the prediction model compared to screening for fall history alone. CONCLUSIONS: A 12-month history of ≥2 falls, higher total chronic conditions, and worse TUG-DT test scores, predicts falls in community-dwelling older adults with COPD. Larger studies are needed before clinical application.
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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 | 0,025 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».