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 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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».