Evaluating Mobility in Advanced Dementia: A Scoping Review and Feasibility Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Mobility decline is a symptom of advanced dementia that affects function, safety, caregiving, and quality of life. Monitoring mobility status is essential for initiating timely and targeted interventions aimed at preventing excess disability in people with dementia (PWD). The physical, cognitive, and behavioral symptoms of dementia however, present unique challenges for mobility assessment. The goals of this review were to (a) identify and describe measures of mobility used for PWD and (b) assess measures' feasibility for use in people with advanced dementia; a group whose degree of cognitive impairment results in severe functional deficits. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Electronic searches of Medline, Embase, CINAHL, and PsychInfo databases were conducted using keywords related to dementia, mobility, measurement, and validation. Descriptive characteristics were extracted and measures coded for mobility components. Tools were also evaluated for feasibility of use in advanced dementia and those deemed feasible, screened for psychometric strength. RESULTS: Thirty-eight measures were included and 68% of these tools were performance-based. Elements of mobility evaluated were walking (53% of measures), postural transitions (42%), standing (40%), mobility-related behavioral/psychological symptoms (24%), transfers (10%), bed mobility (5%), and wheeled mobility (3%). 36% of studies included people with advanced dementia. Only 18% of tools received high scores for feasibility. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Existing measures provide only partial information regarding mobility and few target elements that become relevant as dementia progresses. Most measures are not feasible for people with advanced dementia, and the psychometric evaluation of these measures is limited. Further research is needed to develop a comprehensive, dementia-specific, mobility assessment tool.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».