Evidence Based Strategies for Preventing Falls in Community-Dwelling Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Xiang An, YuanXin Pan, ChenHong He, Yi Liang Department of Medicine, Zhongshan People’s Hospital, Zhongshan City, Guangdong Province, People’s Republic of ChinaCorrespondence: Yi Liang, Email 373941730@qq.comObjective: To evaluate and summarize the best evidence for fall prevention measures in community-dwelling elderly individuals.Methods: A systematic search was conducted in databases including UpToDate, BMJ Best Practice, the Joanna Briggs Institute (JBI) Evidence-Based Healthcare Center, National Guidelines Clearinghouse, China Medical Guidelines Network, NICE, Scottish Intercollegiate Guidelines Network, and the Ontario Nurses’ Association website. Additional searches were performed in the Cochrane Library, CINAHL, PubMed, Embase, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wanfang, and VIP databases for clinical decisions, guidelines, evidence summaries, systematic reviews, and expert consensus related to fall prevention in community-dwelling elderly individuals. The methodological quality of included literature was assessed, and evidence was extracted and synthesized based on key themes.Results: A total of 3 guidelines, 1 expert consensus, and 12 systematic reviews were included. Twenty-six pieces of evidence were summarized across 8 areas: fall risk screening, fall risk assessment, exercise interventions, medication management, environmental safety, health education, psychological interventions, and multifactorial interventions.Conclusion: The best evidence for fall prevention in community-dwelling elderly individuals was summarized, providing an evidence-based foundation for community healthcare providers to implement fall prevention measures.Keywords: community, older adults, falls, prevention, evidence-based nursing
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».