Consequences of Elder Abuse and Neglect: A Systematic Review of Observational Studies
Notice bibliographique
Résumé
This article presents the results of a systematic review of the consequences of elder abuse and neglect (EAN). A systematic search was conducted in seven electronic databases and three sources of gray literature up to January 8, 2016, supplemented by scanning of citation lists in relevant articles and contact with field experts. All observational studies investigating elder abuse as a risk factor for adverse health outcomes, mortality, and health-care utilization were included. Of 517 articles initially captured, 19 articles met our inclusion criteria and were analyzed. Two reviewers independently performed abstract screening, full-texts appraisal, and quality assessment using the Newcastle-Ottawa Scale. Across 19 studies, methodological heterogeneity was a prominent feature; seven definitions of EAN and nine measurement tools for abuse were employed. Summary of results reveals a wide range of EAN outcomes, from premature mortality to increased health-care consumption and various forms of physical and psychological symptoms. Higher risks of mortality emerged as the most credible outcome, while the majority of morbidity outcomes originated from cross-sectional studies. Our findings suggest that there is an underrepresentation of older adults from non-Western populations and developing countries, and there is a need for more population-based prospective studies in middle- and low-income regions. Evidence gathered from this review is crucial in upgrading current practices, formulating policies, and shaping the future direction of research.
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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 | 0,016 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».