Accuracy of clinical-functional tools to identify risk of falls among community-dwelling older adults / Acurácia de ferramentas clínico-funcionais para identificar risco de quedas em idosos comunitários / Precisión de herramientas clinico-funcionales para identificar riesgo de caídas em ancianos comunitários

Abstract Introduction: The identification of older adults who present greater chances of falling is the first step in the prevention of falls. Clinical instruments have been shown to be able to differentiate fallers from non-fallers, but their predictive validity remains controversial. Objective: To investigate the accuracy of the Short Physical Performance Battery (SPPB) and Quick Screen Clinical Fall Risk Assessment (QuickScreen) instruments to identify risk of falls in community-dwelling older adults. Method: This is a prospective methodological study with 81 older adults (≥ 60 years), assessed at baseline by SPPB and QuickScreen and monitored after one year to identify the occurrence of falls. Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV) and area under the ROC curve (AUC) were calculated. Results: 28.4% of the sample reported falls. QuickScreen presented 52.2% sensitivity, 74.1% specificity, 44.4% PPV, 79.6% NPV and 0.656 AUC. The AUC for SPPB was not significant (p = 0.087). Conclusion: QuickScreen presented poor accuracy when predicting falls and SPPB was unable to identify community-dwelling older adults at risk of falls. The QuickScreen instrument stood out for its high potential to identify true negatives.

Resumo Introdução: A identificação dos idosos com maior chance de cair caracteriza o primeiro passo para a prevenção de quedas. Ferramentas clínicas têm se mostrado capazes de diferenciar idosos caidores de não caidores, porém suas validades preditivas permanecem controversas. Objetivo: Investigar a acurácia das ferramentas Short Physical Performance Battery (SPPB) e Quick Screen Clinical Fall Risk Assessment (QuickScreen) para identificação de risco de quedas em idosos comunitários. Método: Estudo metodológico prospectivo com 81 idosos (≥ 60 anos), avaliados na linha de base por meio da SPPB e da QuickScreen e monitorados após 1 ano para identificação de ocorrência de quedas. Calculou-se a sensibilidade, a especificidade, o valor preditivo positivo (VPP), o valor preditivo negativo (VPN) e a área abaixo da curva ROC (AUC). Resultados: 28,4% dos idosos relataram quedas. O QuickScreen apresentou sensibilidade de 52,2%, especificidade de 74,1%, VPP de 44,4%, VPN de 79,6% e AUC de 0,656. A AUC do SPPB não foi significativa (p = 0,087). Conclusão: A ferramenta QuickScreen apresentou fraca acurácia para prever quedas e o SPPB mostrou-se incapaz de identificar idosos comunitários em risco de cair. A ferramenta QuickScreen destacou-se por seu alto potencial de identificar verdadeiros negativos.

Resumen Introducción: La identificación de los ancianos con mayor probabilidad de caídas caracteriza el primero paso para la prevención de caídas. Las herramientas clínicas se han mostrado capaces de diferenciar a los ancianos que caen de los que no caen, pero sus validez predictiva siguen siendo controvertidas. Objetivo: Investigar la prediccíon de las herramientas Short Physical Performance Battery (SPPB) y Quick Screen Clinical Fall Risk Assessment (QuickScreen) para identificar el riesgo de caídas en ancianos comunitarios. Método: Estudio metodológico prospectivo con 81 ancianos (≥ 60 años), evaluados en la línea de base por medio de la SPPB y de la QuickScreen y monitoreados después de 1 año para identificación de ocurrencia de caídas. Se calculó la sensibilidad, la especificidad, el valor predictivo positivo (VPP), el valor predictivo negativo (VPN) y el área debajo de la curva ROC (AUC). Resultados: 28,4% de los ancianos reportaron caídas. QuickScreen presentó una sensibilidad de 52,2%, especificidad de 74,1%, VPP de 44,4%, VPN de 79,6% y AUC de 0,656. El AUC del SPPB no fue significativo (p = 0,087). Conclusión: La herramienta QuickScreen presentó una débil precisión para prever caídas y el SPPB se mostró incapaz de identificar a los ancianos comunitarios en riesgo de caer. La herramienta QuickScreen se destacó por su alto potencial de identificar verdaderos negativos.

Os fatores clínicos e físico-funcionais predizem quedas em idosos com deficit cognitivo? / Can clinical and physical-functional factors predict falls in cognitively impaired older adults?

OBJETIVO: Investigar a frequência de quedas, os fatores clínicos e físico-funcionais associados às quedas e à acurácia desses fatores para identificar risco de cair em idosos com deficit cognitivo. MÉTODO: Estudo transversal com idosos com deficit cognitivo identificado no Mini-Exame do Estado Mental. Variável dependente: histórico de queda nos 6 meses anteriores. Variáveis independentes: autorrelato de confusão mental, deficiência auditiva e visual, cansaço físico, fraqueza muscular, tontura, desequilíbrio corporal, insegurança para caminhar, diagnóstico de depressão, internações, quantidade de medicamentos de uso contínuo (formulário de pesquisa), massa muscular (circunferência de panturrilha), força de preensão palmar (dinamometria), capacidade funcional (Pfeffer) e mobilidade corporal (SAM-Br). Foi realizada estatística descritiva. Os grupos foram comparados com teste U Mann Whitney, os fatores de risco identificados por regressão logística uni e multivariada e a área sob a curva ROC (AUC) foi calculada para fatores associados. RESULTADO: 216 idosos com deficit cognitivo foram incluídos nas análises, dos quais 41,7% eram caidores. Análises de regressão multivariada indicaram que a queixa de deficit visual (OR=2,8; p=0,015) e de desequilíbrio corporal (OR=2,7; p=0,004) e a maior quantidade de medicamentos (OR=1,1; p=0,038) associaram-se às quedas. A AUC verificou fraca acurácia da quantidade de medicamentos para rastrear caidores (AUC=0,6 [0,5; 0,7]; p=0,028). CONCLUSÃO: os idosos com deficit cognitivo apresentaram alta frequência de quedas. As queixas de deficit visual, desequilíbrio corporal e polifarmácia foram preditoras de quedas. A rápida investigação desses fatores pode contribuir para a identificação de risco de cair de idosos com deficit cognitivo na prática clínica e em pesquisas. AU

OBJECTIVE: to investigate the frequency of falls and clinical and physical-functional factors associated with falls, and the accuracy of such factors to identify the risk of falling in cognitively impaired older adults. METHOD: a cross-sectional study with cognitively impaired older adults was carried out using the Mini-Mental State Examination. The dependent variable was a history of falls in the previous six months. The independent variables were self-reported mental confusion, hearing and visual impairment, physical fatigue, muscle weakness, dizziness, body imbalance, insecurity when walking, diagnosed depression, hospitalizations, continuous use medications (form from study used), muscle mass (calf circumference) and handgrip strength (dynamometry), functional capacity (Pfeffer) and mobility (SAM-Br). Descriptive statistics were applied. The groups were compared using the Mann Whitney U test, the risk factors were identified by univariate and multivariate logistic regression, and the area under the ROC curve (AUC) was calculated for the associated factors. RESULTS: 216 cognitively impaired older adults were included in the analysis, 41.7% of whom were fallers. Multivariate regression analyzes indicated that complaints of visual impairment (OR=2.8; p=0.015) and body imbalance (OR=2.7; p=0.004), and greater medication use (OR=1.1; p=0.038) were associated with a history of falls. The AUC found poor accuracy for quantity of medications as a screening tool for fallers (AUC=0.6 [0.5; 0.7]; p=0.028). CONCLUSION: cognitively impaired older adults had a high frequency of falls. Complaints of visual impairment, body imbalance and polypharmacy were predictors of falls. The early assessment of these factors can contribute to the identification of cognitively-impaired older adults at risk of falling in clinical practice and research. AU