The Prevalence of Missing Incidents and Their Antecedents Among Older Adult MedicAlert Subscribers: Retrospective Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the population aging, the number of people living with dementia is expected to rise, which, in turn, is expected to lead to an increase in the prevalence of missing incidents due to critical wandering. However, the estimated prevalence of missing incidents due to dementia is inconclusive in some jurisdictions and overlooked in others. OBJECTIVE: The aims of the study were to examine (1) the demographic, psychopathological, and environmental antecedents to missing incidents due to critical wandering among older adult MedicAlert Foundation Canada (hereinafter MedicAlert) subscribers; and (2) the characteristics and outcomes of the missing incidents. METHODS: This study used a retrospective descriptive design. The sample included 434 older adult MedicAlert subscribers involved in 560 missing incidents between January 2015 and July 2021. RESULTS: The sample was overrepresented by White older adults (329/425, 77.4%). MedicAlert subscribers reported missing were mostly female older adults (230/431, 53.4%), living in urban areas with at least 1 family member (277/433, 63.8%). Most of the MedicAlert subscribers (345/434, 79.5%) self-reported living with dementia. MedicAlert subscribers went missing most frequently from their private homes in the community (96/143, 67.1%), traveling on foot (248/270, 91.9%) and public transport (12/270, 4.4%), during the afternoon (262/560, 46.8%) and evening (174/560, 31.1%). Most were located by first responders (232/486, 47.7%) or Good Samaritans (224/486, 46.1%). Of the 560 missing incidents, 126 (22.5%) were repeated missing incidents. The mean time between missing incidents was 11 (SD 10.8) months. Finally, the majority of MedicAlert subscribers were returned home safely (453/500, 90.6%); and reports of harm, injuries (46/500, 9.2%), and death (1/500, 0.2%) were very low. CONCLUSIONS: This study provides the prevalence of missing incidents from 1 database source. The low frequency of missing incidents may not represent populations that are not White. Despite the low number of missing incidents, the 0.2% (1/500) of cases resulting in injuries or death are devastating experiences that may be mitigated through prevention strategies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».