Les chutes chez les personnes âgées résultent de multiples facteurs interagissant entre eux, ce qui rend difficile pour un outil d'évaluation unique d'identifier de manière exhaustive le risque de chute. Cette étude décrit un protocole d'évaluation du risque de chute en trois niveaux, basé sur une évaluation gériatrique complète, afin de faciliter une identification progressive du risque de chute et une classification normalisée du risque chez les personnes âgées hospitalisées. Une analyse descriptive rétrospective monocentrique de données cliniques recueillies de façon prospective a été réalisée auprès de 151 personnes âgées hospitalisées. Le premier niveau combinait l'échelle de Morse pour la chute (MFS) à un dépistage de la gravité de la chute. Le deuxième niveau utilisait l'échelle FRAIL pour effectuer un dépistage complémentaire de la fragilité chez les participants classés à faible risque au premier niveau. Le troisième niveau appliquait une évaluation multifactorielle du risque de chute aux participants classés à risque modéré ou élevé au premier niveau, ainsi qu'à ceux identifiés comme préfragiles ou fragiles au deuxième niveau, suivie d'une classification finale du risque. Au premier niveau, 94 participants (62,2 %) ont été classés à faible risque, 57 (37,7 %) à risque modéré ou élevé, et 17 (11,3 %) présentaient un dépistage positif de la gravité de la chute. Parmi les 94 participants entrant dans le deuxième niveau, 23 (15,2 %) présentaient des résultats anormaux à l'échelle FRAIL. Quatre-vingts participants ont été orientés vers le troisième niveau. La classification finale du risque a identifié 80 participants (53,0 %) à faible risque, 22 (14,6 %) à risque modéré et 49 (32,5 %) à risque élevé. Parmi les 23 participants présentant des résultats anormaux à l'échelle FRAIL, 15 ont été classés à risque modéré ou élevé après l'évaluation du troisième niveau. Ces résultats suggèrent que le protocole pourrait améliorer l'identification des personnes âgées hospitalisées présentant un risque modéré à élevé de chute, tout en réduisant les sous-détections ; toutefois, ses performances nécessitent une validation supplémentaire.