The INITIATE (Initial Test for Fall Risk Assessment in the Elderly) prospective cohort study: baseline results
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fall prevention recommendations include mobility or balance testing to identify older adults with high fall risk who require further intervention. However, there is no consensus on the best tests or optimal cut-off values. The Initial Test for Fall RIsk Assessment in The Elderly (INITIATE) study was designed to determine the optimal screening test(s) for predicting falls among community-dwelling older adults. Here we describe the study protocol, sample characteristics, and baseline differences between participants with and without a history of falling. METHODS: We undertook a 1-year prospective cohort study of community-dwelling older adults (≥ 65 years) able to walk 10 m without assistance at baseline and living in Ontario, Canada. Participants underwent a 2-hour baseline visit where 7 validated balance and mobility tests (Timed up and go (TUG) usual pace, TUG fast pace, TUG with a cognitive dual task, Brief Balance Evaluation Systems Test (BESTest), 5 times sit-to-stand (5TSTS), single leg stance, gait speed) were administered. Falls were tracked for 12 months using monthly diaries and follow-up calls for context. Participants received quarterly calls to monitor general wellbeing, healthcare utilization, and changes to mobility. Descriptive statistics were calculated and differences by 12-month fall history were tested using t-tests, chi square tests, and Wilcox Rank Sum tests as appropriate. RESULTS: From 3211 contacted older adults, 514 (19%) consented. The mean age was 76.4 years (SD 6.7), 64% were female, 68% had a postsecondary degree/diploma, and 231(45%) reported a fall in the last 12 months. Means(SD) for the performance-based tests were as follows: TUG = 11.8s(4.0), TUG fast pace = 9.2s(3.4), TUG cog = 14.2s(5.9), Brief BESTest = 15.9 score(5.3), 5TSTS = 12.5s(4.3), single leg stance = 14.1s(16.3), gait speed = 1.14 m/s(0.28). Comparisons between baseline fallers and non-fallers showed no differences in age, sex, income, or education(p > 0.05) but did show differences in all 7 tests(p < 0.05). CONCLUSIONS: Participants are representative of community-dwelling older adults with fall risk. Balance and mobility test differences between fallers and non-fallers support the need for prospective comparisons of their predictive validity. Follow-up results, expected in late 2025, will help inform future updates to fall risk assessment and prevention guidelines.
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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 | 0,009 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 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 ».