An Interdisciplinary Outpatient Clinic Designed to Reduce Falls in Community-Living Seniors: A Pragmatic Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Tinetti demonstrated that falls among community-dwelling older adults can be prevented through a stepwise, individualized approach. However, in Canada, many current fall prevention clinics implement universal rather than customized interventions. This study evaluated the effectiveness of this original clinic approach on fall risk. Methods: This was a pre-post single-group longitudinal study. At baseline, professionals, including nurses, physiotherapists, and geriatricians, conducted discipline-specific assessments. The team identified specific fall risk factors and proposed personalized, evidence-based interventions. A nurse conducted a structured follow-up to collect data on falls and the patient’s condition over six months, and a physiotherapist performed a final mobility assessment. Results: Fifty-nine older patients referred to the Fall Prevention Clinic completed the study. The fall rate at six months dropped to 36% from 91% in the previous year (p < 0.001), suggesting two-thirds stopped falling. The most common risk factor was deconditioning (46%). No significant differences in risk factors or interventions were found between participants who fell and those who did not after the intervention, except referrals to community occupational therapy, which were more common among those who fell (p = 0.038). The key intervention, Exercise, was prescribed to 85% of the participants. Mobility assessments revealed no significant changes, except for an improvement in lower limb strength (p = 0.02). Conclusions: Fall prevention requires precise identification of risk factors and prompt initiation of targeted interventions. Our model of an interprofessional Fall Prevention Clinic offers a comprehensive approach to identify key modifiable risks and reduce fall incidence in high-risk populations.
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 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 | 0,038 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| 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 ».