Impairment and Abuse of Elderly by Staff in Long-Term Care in Michigan: Evidence From Structural Equation Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Elder abuse in long-term care has become a very important public health concern. Recent estimates of elder abuse prevalence are in the range of 2% to 10% (Lachs & Pillemer, 2004), and current changes in population structure indicate a potential for an upward trend in prevalence (Malley-Morrison, Nolido, & Chawla, 2006; Post et al., 2006). More than 20 years ago, Karl Pillemer called for sociological research on patient maltreatment in nursing homes and provided an overview model for the conduct of such research (Pillemer, 1988). The research literature since then has not provided the definitive model to account for patient maltreatment that Pillemer hoped for. Instead, it has produced a laundry list of risk factors that includes the patient's functional disability, cognitive impairment, social isolation, age, race, income, family background, life events, dementia, and depression (Dyer, Pavlik, Murphy, & Hyman, 2000; Lachs & Pillemer, 2004; Lachs,Williams, Obrien, Hurst, & Horwitz, 1997; Pavlik, Hyman, Festa, & Dyer, 2001; Schofield & Mishra, 2003). However, no theory exists to place these factors in a causal structure that relates the factors to each other and to whether abuse occurs. This study is a first step in that direction. Nine hypotheses were generated focusing on the effects of two dimensions of impairment--(a) physical and cognitive and (b) age and behavior problems--on susceptibility to abuse among elderly in long-term care.The relationships between factors and from factors to susceptibility to abuse are specified in a structural equation model where "susceptibility to abuse," "physical impairment," and "cognitive impairment" are latent variables, and behavior problems and age are directly measured.
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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 | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».