FINANCIAL FRAUDS AND THE HEALTH OF MIDDLE-AGED AND OLDER ADULTS: THE CASE OF SPAIN
Notice bibliographique
Résumé
Background: Globally, financial frauds cause loss of lifetime savings to millions of small savers. Whether financial frauds have harmful effects on health has not yet been explored. Our objective was to examine whether fraudulent behaviors by financial institutions are associated with physical and mental health problems in affected populations, comparing with the health of the general population to which they belong. Methods: Pilot study (n=188) conducted in 2015 in the central region of Spain by recruiting subjects affected by two major types of frauds (preferred shares and foreign currency mortgages) using venue-based sampling. Information about monetary value of fraud, dates for awareness of fraud, legal claim and financial compensation were collected. Comparisons of means and prevalence of physical and mental health indicators, sleep and quality of life were carried out between groups by type of fraud and the 2011–2012 National Health Survey. Results: In this conventional sample, victims of financial fraud had worse health, more sleep problems and worse quality of life than comparable populations of similar age. Those who had received financial compensation for lost savings in preferred shares had significantly better health and quality of life than those who had not been compensated and those who contracted foreign currency mortgages. Conclusion: This pilot research suggests harmful effects of financial frauds on the health of those affected. Further research could examine the mechanisms through which financial frauds impact public health. If these pilot results are confirmed, psychological and medical assistance should be provided, in addition to financial compensation.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».