Commentary on NICE guidance 249—falls: assessment and prevention in older people and in people 50 and over at higher risk
Notice bibliographique
Résumé
The new National Institute for Health and Care Excellence (NICE) Falls Guideline (NG249) updates CG161 (2013). NG249 aims to reduce the risk and incidence of falls, associated clinical consequences and loss of confidence or independence. The scope has expanded to include people aged 50-64 at higher risk of falls, identified by their medical condition and people in hospital or residential care. The intended audience includes health, social care and local authority commissioners and practitioners, care home providers and people at risk of falls. The Quality Standards (QS86) have been updated and simplified. The 39 recommendations on identifying people at risk, comprehensive falls risks assessment, interventions, maximising participation, information and education, are intended to be feasible and cost-effective in the UK national health and care system. Risk assessment tools are not recommended in any setting; however, a welcome change is tiered intervention responses dependent on initial risk assessment, which roughly aligns to the World Falls Guidelines. Will NG249 generate new actions to reduce population falls rates? Two aspects suggest perhaps not. The general description of recommended exercise is not strengthened with details on dose and lacks a clear statement discouraging low intensity/untargeted exercise; such programmes are likely more prevalent than those based on level one evidence. Linked to this, the guidance statement that most recommendations, including exercise, have no cost implications as they reflect current practice is highly contestable. With no reliable audit data and much anecdotal evidence to refute it, the danger is that commissioners and funders will see no case for review or reinvestment. An opportunity lost?
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».