Ongeveer 30% van de 65-plussers valt eenmaal per jaar of vaker. Om vallen te kunnen voorkomen is het belangrijk om te weten welke ouderen een verhoogd valrisico hebben. In de praktijk blijkt het echter lastig om de ouderen met een verhoogd valrisico te herkennen. In recent gepubliceerd onderzoek hebben we voorspellingsmodellen ontwikkeld waarmee voor ouderen de kans op een val berekend kan worden. Voor het ontwikkelen van de modellen hebben we gegevens gebruikt van drie Europese onderzoekscohorten, waaronder LASA.
Uit de modellen kwamen een aantal voorspellers naar voren die kunnen duiden op een verhoogd risico op vallen en herhaaldelijk vallen. Deze voorspellers waren een hoog opleidingsniveau, een lage body mass index (BMI), het hebben van functionele beperkingen, een eerdere val, en gebruik van bepaalde medicijnen.
Een van de modellen hebben we recent ingebouwd in een digitaal hulpmiddel dat artsen en patiënten in het ziekenhuis ondersteunt in het maken van beslissingen over medicatie. Dankzij dit hulpmiddel kan de arts met één druk op de knop de valkans voor een patiënt berekenen. Het systeem visualiseert het valrisico op een begrijpelijke manier voor arts en patiënt. Verder geeft het systeem adviezen aan de arts over welke medicijnen het beste afgebouwd kunnen worden om het valrisico te verlagen. De effectiviteit van ons hulpmiddel testen we momenteel in een interventiestudie in tien ziekenhuizen, waaronder het Amsterdam UMC.
Meer informatie over dit onderzoek is te vinden in het Engelstalige wetenschappelijke artikel:
van de Loo B, Seppala LJ, van der Velde N, Medlock S, Denkinger M, de Groot LC, et al. Development of the ADFICE_IT Models for Predicting Falls and Recurrent Falls in Community-Dwelling Older Adults: Pooled Analyses of European Cohorts With Special Attention to Medication. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2022 Jul 5;77(7):1446–54.
