高齢者評価管理ユニットにおける3つの転倒リスクアセスメントツールの現在のカットオフ値は、算出されたカットオフ値よりも劣っている

転倒リスクアセスメントツールは、病院の入院環境において転倒リスクが高い患者を特定し、転倒防止のための介入を誘導および重点化するために使用されます。2022年、オーストラリア・メルボルンのWestern Healthは、患者の人口統計学的特性を反映させるため、「非英語圏の背景」および「転倒リスク薬剤」のドメインを追加し、The Northern Hospitalのリスクツール（TNH-STRATIFY）を適応させた新しい転倒リスクアセスメントツール、Western Health St. Thomas' Risk Assessment Tool（WH-STRATIFY）を導入しました。WH-STRATIFYは、それまでWestern Healthで使用されていたPeninsula Health Risk Screening Tool（PH-FRAT）に代わって導入されました。本研究では、高齢の入院高リスク群を対象に、これら3つの転倒リスクアセスメントツールの予測精度の比較を行いました。

高齢者評価管理（GEM）ユニット（最も虚弱な高齢患者が多職種チームの下でリハビリテーションを行う亜急性期入院病棟）への入院時における、3つの転倒リスクアセスメントツール（PH-FRAT、TNH-STRATIFY、およびWH-STRATIFY）の予測精度の検討。

4つのGEMユニットを対象に、後方視的観察研究を実施した。2020年12月から2021年6月の間に、入院中に転倒した連続した患者54名と、転倒しなかったランダムに抽出された患者62名からデータを収集した。参加者は、3つの転倒リスクアセスメントツールを用いてスコアリングされた。イベント発生率のYouden（Youden Index^ER) 指数を算出し、デフォルトのカットオフポイントと最適なカットオフポイントを用いて比較し、転倒の予測に最も正確なツールを決定した。

全体として、すべてのツールにおける転倒の予測精度は低い結果となりました。デフォルトのカットオフ値を用いて転倒アセスメントツールを比較したところ、TNH-STRATIFYが最も高い予測精度を示しました（Youden Index^ER= 0.20, 95% 信頼区間 CI = 0.07, 0.34)。PH-FRAT（Youden Index^ER= 0.01、95% CI = -0.04, 0.05) および WH-STRATIFY (Youden Index^ER= 0.00、95% CI = -0.04, 0.03) は、TNH-STRATIFYと比較して統計的に同等であり、転倒の予測因子とはなりませんでした。算出された最適カットオフ値を適用したところ、PH-FRATの予測精度が向上しました（カットオフ値 17、Youden Index^ER= 0.14、95% CI = 0.01, 0.29) および WH-STRATIFY (カットオフ値 7、Youden Index^ER= 0.18、95% CI = 0.00, 0.35)

TNH-STRATIFYが転倒に対して最高の予測精度を示した。WH-STRATIFYの予測精度は、算出された最適カットオフ値を適用した際に向上し、有意となった。転倒リスクアセスメントツールの最適カットオフ値は、地域の予測精度を最適化するために、異なる臨床現場で決定および検証されるべきであり、それにより、標的を絞った転倒リスク軽減戦略とリソース配分が可能となる。