WHAT DOES THE LITERATURE SAY ABOUT USES OF STRATEGIES TO MANAGE WANDERING IN PERSONS WITH DEMENTIA? A SCOPING REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Three out of five persons with dementia will wander and become lost, raising concern as to how it can be managed effectively. While interventions may help in the management of wandering, no review has included an exhaustive search on types of high and low technological solutions used to address the risks of wandering. Therefore, the purpose of this review was to examine the range and extent of high and low technological (tech) strategies used to manage wandering behaviour in persons with dementia. Articles were identified through searches of six databases, and were included if they addressed wandering in older adults. Strategies could range from low to high complexity, support independence, and consider adverse outcomes associated with wandering. The literature describes 118 articles and 129 commercial products. High tech interventions are more common in the literature (57%) than low tech solutions (43%) suggesting the growing popularity of high tech solutions to manage wandering. High tech strategies range from commercial home alarm and monitoring products to locator devices, whereas low tech strategies range from signage, traditional locks and camouflaged exit doors, to exercise, music and distraction therapies. While effectiveness of 49 interventions and usability of 13 interventions were clinically tested, most were only evaluated in institutional or laboratory settings, few addressed ethical issues, and the overall level of scientific evidence from these outcomes is low. Therefore, more rigorous research is recommended to demonstrate the efficacy of these wander-management strategies and their feasibility in community or home environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».