Fall prevention interventions for older community-dwelling adults: systematic reviews on benefits, harms, and patient values and preferences
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background An estimated 20–30% of community-dwelling Canadian adults aged 65 years or older experience one or more falls each year. Fall-related injuries are a leading cause of hospitalization and can lead to functional independence. Many fall prevention interventions, often based on modifiable risk factors, have been studied. Apart from the magnitude of the benefits and harms from different interventions, the preferences of older adults for different interventions as well as the relative importance they place on the different potential outcomes may influence recommendations by guideline panels. These reviews on benefits and harms of interventions, and on patient values and preferences, will inform the Canadian Task Force on Preventive Health Care to develop recommendations on fall prevention for primary care providers. Methods To review the benefits and harms of fall prevention interventions, we will update a previous systematic review of randomized controlled trials with adaptations to modify the classification of interventions and narrow the scope to community-dwelling older adults and primary-care relevant interventions. Four databases (MEDLINE, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Ageline), reference lists, trial registries, and relevant websites will be searched, using limits for randomized trials and date (2016 onwards). We will classify interventions according to the Prevention of Falls Network Europe (ProFANE) Group’s taxonomy. Outcomes include fallers, falls, injurious falls, fractures, hip fractures, institutionalization, health-related quality of life, functional status, and intervention-related adverse effects. For studies not included in the previous review, screening, study selection, data extraction on outcomes, and risk of bias assessments will be independently undertaken by two reviewers with consensus used for final decisions. Where quantitative analysis is suitable, network or pairwise meta-analysis will be conducted using a frequentist approach in Stata. Assessment of the transitivity and coherence of the network meta-analyses will be undertaken. For the reviews on patient preferences and outcome valuation (relative importance of outcomes), we will perform de novo reviews with searches in three databases (MEDLINE, PsycInfo, and CINAHL) and reference lists for cross-sectional, longitudinal quantitative, or qualitative studies published from 2000. Selection, data extraction, and risk of bias assessments suitable for each study design will be performed in duplicate. The analysis will be guided by a narrative synthesis approach, which may include meta-analysis for health-state utilities. We will use the CINeMa approach to a rate the certainty of the evidence for outcomes on intervention effects analyzed using network meta-analysis and the GRADE approach for all other outcomes. Discussion We will describe the flow of literature and characteristics of all studies and present results of all analyses and summary of finding tables. We will compare our findings to others and discuss the limitations of the reviews and the available literature. Systematic review registration This protocol has not been registered.
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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 | 0,019 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».