Factors associated with a history of critical wandering among Medic-Alert subscribers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Critical wandering occurs when an individual living with dementia leaves a location and is unaware of place or time. Critical wandering incidents are expected to increase with the growing prevalence of persons living with dementia worldwide. We investigated the association between demographic, psychopathological, and environmental factors and a history of critical wandering among Medic-Alert subscribers, both with and without dementia. METHODS: Our retrospective study included data of 25,785 Canadian Medic-Alert subscribers who were aged 40 years or older. We used multivariable logistic regression analysis to examine the associations between a history of critical wandering and dementia status as psychopathological independent variable, controlled by demographic (age, ethnic background, sex at birth, Canadian languages spoken) and environmental (living arrangement, population density) factors. RESULTS: The overall study sample comprised of mainly older adults (77.4%). Medic-Alert subscribers who were older, male sex at birth, living with dementia, of a minority ethnic group and who did not have proficiency in an official Canadian language had a higher likelihood of a history of critical wandering. Residing in an urban environment, in an institution or with a family member, were environmental factors associated with a higher likelihood of a history of critical wandering. CONCLUSIONS: People living with dementia experience a higher likelihood of a history of critical wandering compared to those without dementia. Medic-Alert and similar organizations can develop algorithms based on the associated factors that can be used to flag risks of critical wandering. This can inform preventative strategies at the individual and community levels.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».