Development and external validation of the eFalls tool: a multivariable prediction model for the risk of ED attendance or hospitalisation with a fall or fracture in older adults
Saved in:
Archer, L., et al., Development and external validation of the eFalls tool: a multivariable prediction model for the risk of ED attendance or hospitalisation with a fall or fracture in older adults. Age and Ageing, vol. 53, n. 3, 2024.
Ref.
594717
Location:
SIIS Archivo (R. 429)
Palabras clave:
Personas mayores, Caídas, Predicción, Modelos, Prevención
Personas mayores, Caídas, Predicción, Modelos, Prevención
Abstract:
Las caídas son comunes en los adultos mayores y pueden devastar la independencia personal a través de lesiones como fracturas y miedo a futuras caídas. En la actualidad, los métodos para identificar a las personas que necesitan intervenciones de prevención de caídas son limitados y los modelos de predicción publicados presentan un alto riesgo de sesgo. El quipo de investigación ha desarrollado y validado externamente el modelo de predicción eFalls utilizando registros electrónicos de salud (EHR) de atención primaria recopilados de forma rutinaria para predecir el riesgo de asistencia al servicio de urgencias/hospitalización por caída o fractura en el plazo de 1 año.
Las caídas son comunes en los adultos mayores y pueden devastar la independencia personal a través de lesiones como fracturas y miedo a futuras caídas. En la actualidad, los métodos para identificar a las personas que necesitan intervenciones de prevención de caídas son limitados y los modelos de predicción publicados presentan un alto riesgo de sesgo. El quipo de investigación ha desarrollado y validado externamente el modelo de predicción eFalls utilizando registros electrónicos de salud (EHR) de atención primaria recopilados de forma rutinaria para predecir el riesgo de asistencia al servicio de urgencias/hospitalización por caída o fractura en el plazo de 1 año.