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Enregistrement W2148207997 · doi:10.1017/s104161021300015x

Elder abuse through a life course lens

2013· article· en· W2148207997 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueInternational Psychogeriatrics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHuman Resources and Skills Development Canada
Mots-clésElder abuseNeglectLife course approachPhysical abusePsychological abuseSexual abuseLogistic regressionPoison controlPsychologyChild abusePsychiatryClinical psychologyMedicineSuicide preventionMultinomial logistic regressionMedical emergencyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This paper provides the findings from a large pilot study, Defining and Measuring Elder Abuse and Neglect, a precursor to a national prevalence study to be conducted in Canada beginning in September 2013. One purpose of this study and the focus of this paper was to determine whether a life course perspective would provide a useful framework for examining elder abuse. The two-year pilot study, 2009-2011, examined the prevalence of perceptions of abuse at each life stage by type of abuse, the importance of early life stage abuse in predicting types of elder abuse, and early life stage abuse as a risk factor for elder abuse. METHODS: Older adults who were aged ≥55 years (N = 267) completed a cross-sectional telephone survey, comprising measures of five types of elder abuse (neglect, physical, sexual, psychological, and financial) and their occurrence across the life course: childhood (≤17 years), young adulthood (18 to 24 years), and older adulthood (5 to 12 months prior to the interview date). Data analyses included descriptive statistics, bivariate correlations for abuse at the various life stages, and the estimation of logistic regression models that examined predictors of late life abuse, and multinomial logistic regression models predicting the frequency of abuse. RESULTS: Fifty-five percent of the sample reported abuse during childhood, and 34.1% reported abuse during young adulthood. Forty-three percent said they were abused during mature adulthood, and 24.4% said they were abused since age 55 but prior to the interview date of the study. Psychological (42.3%), physical (26.6%), and sexual abuses (32.2%) were the most common abuses in childhood while psychological abuse was the most common type of abuse at each life stage. When the risk factors for abuse were considered simultaneously including abuse during all three life stages, only a history of abuse during childhood retained its importance (OR = 1.81, p = 0.046, CI = 1.01-3.26). Abuse in childhood increased the risk of experiencing one type of abuse relative to no abuse, but was also unrelated to experiencing two or more types of abuse compared to no abuse. CONCLUSIONS: Results suggest that a life course perspective provides a useful framework for understanding elder abuse and neglect. The findings indicate that a childhood history of abuse in this sample had a deciding influence on later mistreatment, over and above what happens later in life.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle