When Helping Hurts: Nonabusing Family, Friends, and Neighbors in the Lives of Elder Mistreatment Victims
Notice bibliographique
Résumé
Purpose of the Study: Elder mistreatment is an epidemic with significant consequences to victims. Little is known, however, about another affected group: nonabusing family members, friends, and neighbors in the lives of the older victim or "concerned persons." This study aimed to identify (a) the prevalence of adults aged 18 and older who have encountered an elder mistreatment situation, (b) the proportion of these who helped the elder victim, and (c) the subjective levels of distress experienced by respondents who helped the victim versus those who did not. Design and Methods: Data were collected from a nationally representative telephone survey of 1,000 adults (18+). Multiple linear regression was used to test the relationship between "helping status" and personal distress attributed to an elder mistreatment, defined as someone aged 60 and older experiencing violence, psychological abuse, financial exploitation, or neglect by a caregiver. Results: Nearly 30% of adults knew a relative, friend, or neighbor who experienced elder mistreatment. Of these, 67% reported personal distress resulting from the mistreatment at a level of 8 or more out of 10. Assuming a helping role was associated with significantly higher levels of personal distress. Greater distress was also associated with being a woman, increasing age, and lower household income. Implications: Knowing about an elder mistreatment situation is highly distressing for millions of adults in the United States, particularly for those assuming a helping role. We suggest intervention approaches and future research to better understand the role and needs of concerned persons.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».