FACTORS ASSOCIATED WITH WANDERING AMONG PERSONS WITH DEMENTIA: A RETROSPECTIVE STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Persons living with dementia are at increased risk of getting lost and going missing due to critical wandering. Risk factors associated with critical wandering within this population are underexplored, thus prompting this study. In this retrospective observational study, we examined anonymized data from 25,785 MedicAlert® subscribers. We used a logistic regression model with a self-reported critical wandering incident as the outcome variable (p< 0.05). The average age of our sample was 75.42 (SD 14.34). Fifty-one percent (13,064/25,785) of cases had dementia and almost 22% (5,561/25,785) were involved in a critical wandering incident at least once. People living with dementia were two and a half times more likely to be involved in a missing incident compared to people without dementia (OR=2.56, 95% CI [2.39, 2.73], p< 0.001). The likelihood of being involved in a lost incident increased with advancing age; people 95-104 years old were seven times more likely to wander than those under age 65 (OR=7.11, 95% CI [5.96, 8.47], p< 0.001). Sex at birth, official Canadian languages spoken, ethnic background, population density, living arrangement, and medication were associated with increased dementia-related missing incidents. Numerous risk factors for missing incidents were identified. Our study paves the way for implementing preventative strategies to ultimately decrease the risk of going missing for person living with dementia.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».