Nuño-Solinís, Roberto creator autor Olariu, Elena autor Fernández, Elena autor Iturburu, Miren autor text sp 2026 monographic spa

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8 páginas Las caídas en personas mayores con demencia son eventos frecuentes con consecuencias graves para su salud y calidad de vida. La predicción de caídas puede permitir el desarrollo de intervenciones para prevenirlas, especialmente en entornos institucionales. Con el objetivo de identificar y describir los modelos existentes de predicción de caídas en personas mayores con demencia, tanto los de carácter clínico como los basados en soluciones tecnológicas, se realizó una revisión exploratoria rápida de la literatura en las bases de datos Scopus, Ovid Medline y PubMed, incluyendo estudios publicados hasta el año 2024. Se incluyeron estudios primarios que desarrollaron modelos de predicción de caídas en población mayor con demencia. Se excluyeron revisiones, estudios sobre otras poblaciones o sin modelos predictivos explícitos. Se identificaron 2.293 registros y, tras eliminar duplicados y aplicar los criterios de inclusión y exclusión, se incluyeron 22 estudios. El 54,5% se realizaron en Europa, 18,2% en Japón, 18,2% en América del Norte y 9,1% en otros contextos. Los modelos se desarrollaron en contextos residenciales, domiciliarios y hospitalarios, y utilizaron predictores sociodemográficos, clínicos, funcionales, cognitivos y relacionados con la movilidad. Un 22,7% usó algoritmos de inteligencia artificial. Solo tres estudios aplicaron métodos de validación interna. Existen múltiples modelos para predecir caídas en personas mayores con demencia, pero su aplicabilidad clínica es limitada por la escasa validación y heterogeneidad de los predictores. Se requieren estudios adicionales que desarrollen y validen modelos robustos y aplicables en la práctica clínica. ACCIDENTES POR CAÍDAS PREDICCIÓN DEMENCIA SALUD DEL ANCIANO INTELIGENCIA ARTIFICIAL España: Sociedad Española de Geriatría y Gerontología, GERIATG047 ESSALUD BMG ESSALUD