ConclusionsWe have presented the de

Conclusions
We have presented the development and assessment of a tool that issues probabilistic predictions on the number of future falls in a cohort of community-dwelling older subjects. We have trained this model over a dataset that is large, in terms of both number of variables related to mobility and falls and number of samples. We have benchmarked it against other risk indicators. The trained model and FRAT-up outperformed simple fall risk indicators. Despite the breadth of the dataset and the use of state-of-the-art tools of statistical learning, the trained model was not able to reach a better discriminative ability than FRAT-up. This finding supports the validity of the literature-based approach used to develop FRAT-up. Both the data-driven and literature-based approaches are better at estimating fall risk than commonly used fall risk indicators.
The accuracy-parsimony analysis has shown that predictive accuracy improves as the number of variables increases up to 20–30. This suggests that fall prediction is more accurate when based on multiple fall risk factors and indicators; thus simplistic screening tests (three to six variables) are suboptimal in terms of predictive accuracy. Since common risk factors and indicators are already part of geriatric comprehensive assessments, integrating prognostic tools for falls into them could improve the prediction without compromising usability.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทสรุปเราได้นำเสนอการพัฒนาและประเมินเครื่องมือที่น่าจะคาดคะเนจำนวนน้ำตกในอนาคตในการศึกษาวิชาชุมชนที่อยู่อาศัยเก่า เราได้มีการฝึกอบรมรุ่นนี้ผ่านการชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ ในแง่ของจำนวนทั้งสองของตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนไหว และน้ำตก และจำนวนตัวอย่าง เรามีมันเปรียบเทียบเกณฑ์มาตรฐานตัวชี้วัดความเสี่ยงอื่น ๆ รุ่นฝึกอบรมและสาย FRAT กรรมการตัวบ่งชี้ความเสี่ยงตกง่าย แม้ มีความกว้างของชุดข้อมูลและการใช้เครื่องมือของศิลปะของการเรียนรู้ทางสถิติ แบบจำลองการฝึกอบรมไม่สามารถเข้าถึงความสามารถ discriminative ดีกว่าสาย FRAT ค้นพบนี้สนับสนุนความถูกต้องของวิธีตามวรรณคดีที่ใช้ในการพัฒนาสาย FRAT ทั้งสองวิธีการ ตามวรรณกรรม และข้อมูลซึ่งจะดีกว่าที่ประเมินความเสี่ยงตกกว่าตัวชี้วัดความเสี่ยงตกใช้กันทั่วไปการวิเคราะห์ความแม่นยำ parsimony ได้แสดงให้เห็นว่า ความแม่นยำทำนายช่วยเพิ่มเป็นจำนวนของตัวแปรเพิ่มขึ้นถึง 20 – 30 นี้แสดงให้เห็นว่า ฤดูใบไม้ร่วงทำนายแม่นยำมากเมื่อตกปัจจัยเสี่ยงและตัวชี้วัด หลาย ดังนั้น การทดสอบคัดกรองเรียบ (3-6 ตัวแปร) มีสภาพในแง่ของความแม่นยำทำนาย เนื่องจากปัจจัยเสี่ยงและตัวชี้วัดทั่วไปเป็นส่วนหนึ่งของการประเมินผลที่ครอบคลุมผู้สูงอายุ การบูรณาการเครื่องมือ prognostic สำหรับน้ำตกเข้าไปสามารถปรับปรุงการคาดการณ์โดยไม่สูญเสียการใช้งาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อสรุปที่
เราได้นำเสนอการพัฒนาและการประเมินผลของเครื่องมือที่ประเด็นการคาดการณ์ความน่าจะเป็นกับจำนวนของอนาคตตกอยู่ในการศึกษาของชุมชนที่อยู่อาศัยอาสาสมัครที่มีอายุมากกว่า เราได้รับการฝึกอบรมรุ่นนี้มากกว่าชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ในแง่ของจำนวนทั้งสองตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนย้ายและตกอยู่และจำนวนตัวอย่าง เราได้ benchmarked มันกับตัวชี้วัดความเสี่ยงอื่น ๆ รูปแบบการฝึกอบรมและ Frat ขึ้นเฮงชี้วัดความเสี่ยงในฤดูใบไม้ร่วงง่าย แม้จะมีความกว้างของชุดข้อมูลและการใช้งานของเครื่องมือรัฐของศิลปะของการเรียนรู้ทางสถิติที่รูปแบบการฝึกอบรมก็ไม่สามารถที่จะไปถึงความสามารถในการแยกแยะสิ่งที่ดีกว่า Frat ขึ้น การค้นพบนี้สนับสนุนความถูกต้องของวิธีวรรณกรรมตามที่ใช้ในการพัฒนา Frat ขึ้น ทั้งวิธีการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและวรรณกรรมตามจะดีกว่าที่ประเมินความเสี่ยงในฤดูใบไม้ร่วงกว่าที่ใช้กันทั่วไปตัวชี้วัดความเสี่ยงในฤดูใบไม้ร่วง.
การวิเคราะห์ความถูกต้อง-ประหยัดได้แสดงให้เห็นว่ามีความถูกต้องทำนายช่วยเพิ่มจำนวนของตัวแปรที่เพิ่มขึ้นถึง 20-30 นี้แสดงให้เห็นว่าการคาดการณ์ฤดูใบไม้ร่วงมีความถูกต้องมากขึ้นเมื่ออยู่บนพื้นฐานของปัจจัยเสี่ยงหลายฤดูใบไม้ร่วงและตัวชี้วัด; ดังนั้นการตรวจคัดกรองที่ง่าย (3-6 ตัวแปร) จะก่อให้เกิดผลลัพธ์ในแง่ของความถูกต้องทำนาย เนื่องจากปัจจัยเสี่ยงที่พบบ่อยและตัวชี้วัดที่มีอยู่แล้วเป็นส่วนหนึ่งของการประเมินที่ครอบคลุมผู้สูงอายุการบูรณาการเครื่องมือการพยากรณ์โรคสำหรับฟอลส์ในพวกเขาสามารถปรับปรุงการทำนายโดยไม่สูญเสียการใช้งาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สรุปเราได้นำเสนอการพัฒนาและการประเมินเครื่องมือที่ปัญหาความน่าจะเป็นการคาดคะเนจำนวนลงในอนาคต community-dwelling เพื่อนร่วมงานของคนรุ่นเก่า เราได้รับการฝึกอบรมรุ่นนี้ผ่านชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ ทั้งในแง่ของจำนวนของตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนย้ายและตกและจำนวนตัวอย่าง เราได้เทียบกับตัวชี้วัดความเสี่ยงอื่น ๆ การฝึกรูปแบบและสมาคมขึ้นเมื่อตัวชี้วัดความเสี่ยงตกง่าย แม้จะมีความกว้างของข้อมูลและการใช้งานของรัฐ - of - the - art เครื่องมือของการเรียนรู้ทางสถิติ , รูปแบบการอบรมไม่สามารถเข้าถึงความสามารถและดีกว่านั้นแล้ว ผลการวิจัยครั้งนี้สนับสนุนความตรงของวรรณกรรมตามวิธีการที่ใช้ในการพัฒนานั้นขึ้น ทั้ง - และวรรณกรรมตามแนวดีกว่าที่ประเมินความเสี่ยงมากกว่าความเสี่ยงที่ใช้กันทั่วไปตกตกตัวชี้วัดความตระหนี่ การวิเคราะห์แสดงให้เห็นว่าสามารถปรับปรุงความถูกต้องของจำนวนตัวแปรที่เพิ่มขึ้นถึง 20 30 – . นี้แสดงให้เห็นว่าการทำนายตกถูกต้องมากขึ้นเมื่อตามปัจจัยเสี่ยงอยู่หลายตัว จึง ง่ายแบบคัดกรอง ( สามถึงหกตัวแปร ) suboptimal ในแง่ของความถูกต้องการคาดการณ์ . เนื่องจากปัจจัยความเสี่ยงทั่วไป และตัวชี้วัดอยู่แล้วส่วนหนึ่งของการประเมินผู้สูงอายุครบวงจร , การใช้เครื่องมือสำหรับตกอยู่ในพวกเขาสามารถปรับปรุงการพยากรณ์โดยไม่กระทบกับการใช้งาน