Nghiên cứu đa trung tâm được thực hiện nhằm thu thập số liệu thực tế và xác định các yếu tố liên quan đến té ngã, từ đó xây dựng mô hình dự báo nguy cơ té ngã đặc thù cho người bệnh Việt Nam. Phương pháp: Nghiên cứu bệnh chứng tại 9 bệnh viện công lập ở TP.HCM, sử dụng phân tích hồi quy Logistic để xác định các yếu tố liên quan và xây dựng mô hình đa biến. Mô hình được đánh giá nội bộ bằng phương pháp Bootstrap với 100 lần lặp lại. Kết quả: Phân tích hồi quy đơn biến xác định 18 yếu tố nguy cơ có ý nghĩa thống kê (p <0,05). Dựa trên các yếu tố này, một mô hình dự đoán đã được phát triển. Đánh giá nội bộ bằng Bootstrap cho thấy mô hình có độ chính xác cao và sự khác biệt so với thực tế không đáng kể, chứng tỏ tính tin cậy và giá trị cao của mô hình. Kết luận: Nghiên cứu đã xác định các yếu tố nguy cơ tiềm năng và phát triển mô hình dự báo nguy cơ té ngã dành riêng cho người bệnh tại Việt Nam, giúp hoàn thiện công cụ đánh giá nguy cơ té ngã.
A multicenter study was conducted to collect real-world data and identify factors related to falls, thereby developing a fall risk prediction model specifically for Vietnamese patients. Methods: A case-control study was performed at nine public hospitals in Ho Chi Minh City, utilizing logistic regression analysis to identify associated factors and build a multivariable model. The model was internally validated using the Bootstrap method with 100 iterations. Results: Univariate regression analysis identified 18 statistically significant risk factors (p < 0.05) related to falls. Based on these factors, a predictive model was developed. Internal validation with Bootstrap demonstrated high accuracy and minimal deviation from actual results, confirming the model's reliability and strong validity. Conclusion: The study identified potential fall risk factors and developed a robust prediction model tailored for Vietnamese patients, contributing to improving fall risk assessment tools.
- Đăng nhập để gửi ý kiến