Screening for Cognitive Impairment and Dementia Among Older People in Custody: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Despite the growing number of older and aging people in custody across many countries, and corresponding vulnerability for neurocognitive issues, there has been limited research into the efficacy of cognitive assessment and dementia screening tools in correctional settings. The purpose of this study was to synthesize recent empirical research investigating dementia (and cognitive impairment) in older people in custody using screening tools. A systematic review methodology was adopted, with reporting guided by the PRISMA framework. This included a systematic search of four databases (PsycINFO, MedLine, PubMed, and Academic Search Complete) and handsearching of reference lists of eligible studies. A total of 9 peer-reviewed publications were included. All studies were from high income countries, including the United States ( n = 2), Germany ( n = 2), Canada ( n = 1), England and Wales ( n = 2), Australia ( n = 1), and France ( n = 1). These studies were synthesized according to the following themes: (1) use of screening tools with modification for the correctional setting; (2) use of screening tools without modification for the correctional setting; and, (3) innovative advances in cognitive screening tools and practices for correctional settings. This review identified several cognitive assessment and dementia screening tools that have been used in custodial settings. These tools can help in the early identification of dementia (or cognitive impairment) among older people in custody and, thus, inform the initiation of supports and strategies to manage those at risk. More research is needed to evaluate the performance of these tools compared with a diagnostic assessment.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».