Tenga cuidado con la caída de ancianos!

La caída es un problema común entre las personas mayores. En Limburgo es una intervención realizada en varios hogares de ancianos para prevenir caídas. Para comprobar el número de caídas también se mide en varios hogares de ancianos sin esta intervención. La pregunta de investigación de este estudio es: ¿son los cambios en la enfermería llevó a menos peniques valina entre los ancianos?

Métodos

Los datos utilizados provienen de un estudio de intervención anterior. Los criterios de inclusión para los análisis que se llevarán a cabo son: la persona que participa es> 65 años, y uno debe ser capaz de caminar / estar en el inicio del estudio. Los valores perdidos se excluyen de las variables utilizadas. Finalmente hubo una población de estudio de cerca de 319 personas. La variable independiente en nuestro estudio es la intervención y la variable dependiente está cayendo. Dado que la variable dependiente es continua y no se distribuyen normalmente, primero hecho en sí dicotómicos / ninguna gota. El variables sexo, edad del paciente en el momento de la fecha de inicio, de pie y la función para comenzar en dos categorías caminar se probaron para la modificación del efecto.
Para las pruebas de confundir las variables edad, número de caídas por cama sala donde los pacientes permanecen durante doce meses antes del período de estudio, el número total de medicamentos que se usan para iniciar, la puntuación de índice de Barthel ADL en el inicio, de pie y caminar en función Comience utilizado en dos categorías.
También nos fijamos en la modificación del efecto: el valor p de los términos de interacción <0,05, entonces no hay modificación del efecto. Están estratificados muestran los resultados. Después de la modificación del efecto se examina la confusión. El coeficiente de regresión es diferente después de la adición de la variable al modelo de más del 10%, entonces no se confouding y la variable incluida en los análisis posteriores. En el modelo de asociación, el OR, IC del 95%, aparece el valor de p.
Para responder a la pregunta de investigación, no hay uso de regresión logística en SPSS 15.0. Primero analizados son las características generales de la población en cada grupo. Después de eso, un análisis en bruto se hace con las variables independientes y dependientes.

Resultados

Tabla 1 enumera algunas características mostradas por la población de estudio. Llama la atención que los dos grupos tienen características bastante similares.
  • * Ajustado por factor de confusión edad
  • ** Ajustado por la edad confouders, número de caídas por cama sala donde los pacientes permanecen durante doce meses antes del período de estudio, el número total de medicamentos que se usan para iniciar, la puntuación de índice de Barthel ADL en la función de inicio y el bucle en el arranque en dos categorías

El modelo es áspera no se encontró diferencia significativa entre el número de caídas en los grupos de intervención y control. No parece haber ninguna cuestión de la modificación del efecto, a diferencia de los factores de confusión. De las variables investigadas fue única función de pie para comenzar en dos categorías sin factores de confusión.
En los dos modelos corregidos se puede observar que ninguno de los valores de p de la odds ratio es significativo. Las personas en el grupo de intervención tienen probabilidades iguales a caer ya que la gente en el grupo control.

Debate

El estudio muestra que no hay diferencia significativa en el número de caídas entre los grupos de intervención y de control. Ajustes en los hogares de ancianos no se han traducido en una reducción en el número de caídas entre los ancianos.
Además, el número de caídas probablemente depende no sólo de los ajustes adicionales que se han hecho, pero puede ser el estado cognitivo de la persona también juegan un papel. Tal vez esto puede tenerse en cuenta en la investigación futura.
Un punto de nuestro estudio ventaja es que, a pesar de la exclusión que hemos aplicado, sigue habiendo una población de estudio de gran tamaño. Un inconveniente de este estudio es que el número de personas en la intervención y el control no es el mismo. Para la fiabilidad de los resultados, sería mejor si la distribución entre los dos grupos sería más equitativa. Además, no se sabe cuánto tiempo la duración de la intervención. Los resultados son de hecho más fiable cuando la investigación se tomó un año en lugar de dos meses.
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