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Enregistrement W2336026470 · doi:10.1017/s0714980816000209

Best-Practice Guideline on the Prevention of Abuse and Neglect of Older Adults

2016· review· fr· W2336026470 sur OpenAlexafffundabout
Sandra P. Hirst, Tasha Penney, Susan McNeill, Véronique Boscart, Elizabeth Podnieks, Samir K. Sinha

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2016
Typereview
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityRegistered Nurses' Association of OntarioConestoga CollegeUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésNeglectGuidelinePsychologyElder abuseMedicineGerontologyPsychiatryEnvironmental healthSuicide preventionPoison controlPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A systematic review of the literature was conducted to identify effective approaches to preventing and addressing abuse and neglect of older adults within health care settings in Canada. The review was conducted using databases searched from January 2000-April-May 2013. Additionally, expert panel members submitted article citations from personal archives. Two research associates (NRA) screened each title and abstract for inclusion. After inter-rater reliability was determined between the NRAs (Kappa score of 0.76), the records were divided, appraised, and data extracted independently. The review resulted in 62 studies that focused on identifying, assessing, and responding to abuse and neglect of older adults; education, prevention, and health promotion strategies; and organizational and system-level supports to prevent and respond to abuse and neglect. Abuse and neglect of older adults remains under-explored in terms of evidence-based studies; consequently, further research in all of the areas described in the results is needed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,007
Bibliométrie0,0130,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0070,002
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,266 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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