Em idosas com osteoporose e osteopenia as quedas se destacam entre os fatores que contribuem para o aumento da ocorrência de fraturas, por apresentarem alta incidência e serem passíveis de prevenção. A identificação dos determinantes intrínsecos, de ferramentas capazes de prever o risco de quedas e da validade do autorrelato retrospectivo de quedas nessas idosas é um passo importante para implementação de estratégias preventivas e para redução da incidência de quedas e fraturas. Objetivos: estimar a incidência de quedas e de quedas recorrentes na presente amostra, verificar os fatores de risco associados, determinar a acurácia de seis ferramentas clínico-funcionais para prever quedas e quedas recorrentes, investigar a concordância entre os métodos de autorrelato retrospectivo e de monitoramento prospectivo e determinar a validade do autorrelato retrospectivo de quedas e de quedas recorrentes no período de 12 meses em idosas com baixa densidade mineral óssea (DMO). Materiais e Métodos: Estudo longitudinal com acompanhamento de um ano. Participaram 116 idosas comunitárias com diagnóstico de osteopenia ou osteoporose. Foram avaliados os seguintes fatores de risco para quedas: quedas prévias, mobilidade e equilíbrio corporal, risco multidimensional, autoeficácia para quedas, fragilidade e desempenho muscular de membros superiores e inferiores. Utilizou-se para estas avaliações as seguintes ferramentas e pontos de corte: autorrelato de quedas prévias (1 queda), autorrelato de quedas prévias recorrentes (2 quedas), teste Timed Up and Go TUG (> 10 segundos), Falls Risk (oscilação>3,4 ou 3,5), QuickScreen ( 4 fatores de risco), Falls Efficacy Scale International FES-I (23 ou 31 pontos), Fenótipo de Fragilidade (1 critério), dinamômetro hidráulico de preensão palmar e dinamômetro isocinético. As quedas foram monitoradas prospectivamente por meio de telefonemas mensais ao longo de um ano. Os desfechos investigados prospectivamente foram a incidência de quedas (1 queda) e de quedas recorrentes (2 quedas) na presente amostra durante um ano. Ao final desse acompanhamento as idosas foram questionadas sobre a recordação de ocorrência de quedas nos mesmos 12 meses anteriores. Foi realizada análise de regressão logística para determinar a associação (OR) entre os fatores de risco e a ocorrência de quedas e de quedas recorrentes pelo método stepwise. Foram calculados a sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo e valor preditivo negativo e foram construídas as curvas ROC para cada ferramenta de estudo. Analisou-se a concordância entre os métodos de monitoramento prospectivo e autorrelato retrospectivo de quedas e calculou-se a sensibilidade e a especificidade do autorrelato de quedas prévias. Resultados: durante o acompanhamento, 64 (55,2%) idosas disseram ter caído, das quais 24 idosas referiram que as quedas foram recorrentes. O modelo preditivo de quedas foi composto pela variável desempenho muscular operacionalizado por meio do trabalho muscular por peso corporal de ísquiossurais (OR=0,974 95% IC 0,955-0,995) e o modelo preditivo de quedas recorrentes foi composto pelas variáveis quedas prévias (OR=1,336 95% IC 1,020-1,751) e desempenho muscular operacionalizado por meio do trabalho muscular por peso corporal de ísquiossurais (OR=0,966 95% IC 0,941-0,992). As áreas abaixo das curvas ROC mostraram-se significativas para o QuickScreen (AUC=0,614; 95% IC 0,512-0,716; p=0,035) na identificação de risco de quedas, e para o autorrelato de queda prévia (AUC=0,635, 95% IC 0,501-0,770, p=0,042) e para o Falls Risk (AUC=0,669, 95% IC 0,552-0,786, p=0,011) no reconhecimento de risco de quedas recorrentes. Pontos de corte alternativos foram propostos para o QuickScreen (2 fatores de risco) para identificar risco de quedas e para o Falls Risk (4,00) para identificar risco de quedas recorrentes. Observou-se moderada concordância entre o monitoramento prospectivo e o autorrelato retrospectivo para classificar caidores (Kappa = 0,595) e caidores recorrentes (Kappa = 0,589), e limite de concordância de 0,35 ± 1,66. O autorrelato de quedas prévias apresentou sensibilidade de 67,2% e especificidade de 94,2% para classificar idosas caidoras e sensibilidade de 50% e especificidade de 98,9% para classificar caidoras recorrentes. Conclusão: As idosas com baixa DMO deste estudo apresentaram alta incidência de quedas. A medida de desempenho muscular de ísquiossurais configurou-se como preditor de quedas e de quedas recorrentes. A ocorrência de quedas prévias configurou-se como preditor de quedas recorrentes. Na prática clínica e científica, o risco de quedas e de quedas recorrentes pode ser identificado em idosas com baixa DMO por meio do Falls Risk, do QuickScreen e do relato de quedas prévias. Entretanto o uso do autorrelato de quedas nos 12 meses anteriores deve ser empregado com cautela, pois subestimou 32,8% das quedas e 50% das quedas recorrentes. Background: In older people with osteoporosis and osteopenia falls are noteworthy among factors that contribute to increased occurrence of fractures because they have a high incidence and are preventable. The identification of intrinsic determinants, the recognition of accuracy tools to predicting falls risk and the identification of validity of retrospective self-report of falls among these older women is an important step to implement preventive strategies and to reduce the incidence of falls and fractures. Objectives: to estimate the incidence of falls and recurrent falls in the present sample, to verify the associated falls risk factors, to determine the accuracy of six clinical-functional tools to predict falls and recurrent falls, to investigate the agreement between retrospective self-report and prospective monitoring methods and to determine the validity of retrospective self-reports of falls and recurrent falls in the period of 12 months in older women with low bone mineral density (BMD). Materials and Methods: A longitudinal study over one year with 116 community-dwelling older women with osteopenia or osteoporosis. The following risk factors for falls were assessed: previous falls, mobility and body balance, multidimensional risk, self-efficacy for falls, frailty and upper and lower limbs muscle performance. The following tolls and cutoff points were used for these assessments: self-report of previous falls ( 1 fall), self-report of previous recurrent falls ( 2 falls), Timed Up and Go test (> 10 seconds), Falls Risk (oscillation > 3.4 or 3.5), QuickScreen (4 risk factors), Falls Efficacy Scale International FES-I ( 23 or 31 points), Frailty Phenotype ( 1 criterion), hydraulic handgrip dynamometer and isokinetic dynamometer. The falls were monitored prospectively by monthly phone calls over a year. The outcomes prospectively investigated were the incidence of falls ( 1 fall) and of recurrent falls ( 2 falls) over one year. At the end of this follow-up older were asked about the recall of falls in the same 12 month period. Logistic regression analyses were performed to determine the association (OR) among the falls risk factors and the occurrence of falls and recurrent falls by stepwise method. Sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value were calculated and ROC curves were constructed for each study tool. It was analyzed the agreement between the prospective monitoring and retrospective self-report of falls methods and the sensitivity and the specificity of self-reported of previous falls were calculated. Results: 64 (55.2%) older women reported falls, of which 24 indicated that falls were recurrent during follow-up. The predictive model for falls was composed by muscle performance variable assessed by hamstrings muscle work per body weight (OR = 0.974 95% CI 0.955 to 0.995) and the predictive model for recurrent falls was composed by previous falls (OR = 1.336 95% CI 1.020 to 1.751) and by muscle performance variable assessed by hamstrings muscle work per body weight (OR = 0.966 95% CI 0.941 to 0.992). The areas under the ROC curves were significant to QuickScreen (AUC = 0.614, 95% CI 0.512 to 0.716, p=0.035) for falls prediction, and to self-report of previous falls (AUC = 0.635, 95% CI 0.501 -0.770, p=0.042) and to Falls Risk (AUC = 0.669, 95% CI 0.552 to 0.786, p=0.011) for recurrent falls prediction. Alternative cut points were proposed for QuickScreen ( 2 risk factors) to identify falls risk and for the Falls Risk ( 4.00) to identify risk of recurrent falls. There was moderate agreement between the prospective monitoring and the retrospective self-report of falls to classify fallers (Kappa = 0.595) and recurrent fallers (Kappa = 0.589), and the limits of agreement were 0.35 ± 1.66 fall. The self-report of prior falls had 67.2% sensitivity and 94.2% specificity to classify fallers older women and 50% sensitivity and 98.9% specificity to classify recurrent fallers. Conclusion: The low BMD older women showed high incidence of falls. The hamstring muscle performance measure was a predictor of falls and recurrent falls. The previous falls occurrence was a predictor of recurrent falls. The risk of falls and recurrent falls can be identified among low BMD older women using the following tools: Falls Risk, QuickScreen and self-report of previous falls. However the use of self-report of falls in the previous 12 months should be used with caution because underestimated 32.8% of falls and 50% of recurrent falls.