Fisioter. Mov. (Online); 32 (), 2019
Publication year: 2019
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.