Community Elder Mistreatment Intervention With Capable Older Adults: Toward a Conceptual Practice Model
Notice bibliographique
Résumé
Community-based elder mistreatment response programs (EMRP), such as adult protective services, that are responsible for directly addressing elder abuse and neglect are under increasing pressure with greater reporting/referrals nationwide. Our knowledge and understanding of effective response interventions represents a major gap in the EM literature. At the center of this gap is a lack of theory or conceptual models to help guide EMRP research and practice. This article develops a conceptual practice model for community-based EMRPs that work directly with cognitively intact EM victims. Anchored by core EMRP values of voluntariness, self-determination, and least restrictive path, the practice model is guided by an overarching postmodern, constructivist, eco-systemic practice paradigm that accepts multiple, individually constructed mistreatment realities and solutions. Harm-reduction, client-centered, and multidisciplinary practice models are described toward a common EMRP goal to reduce the risk of continued mistreatment. Finally, the model focuses on client-practitioner relationship-oriented practice skills such as engagement and therapeutic alliance to elicit individual mistreatment realities and client-centered solutions. The practice model helps fill a conceptual gap in the EM intervention literature and carries implications for EMRP training, research, and practice.
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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 | 0,019 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| 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 ».