The prevalence of elder abuse in institutional settings: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: A recent study has shown that close to one in six older adults have experienced elder abuse in a community setting in the past year. It is thought that abuse in institutions is just as prevalent. Few systematic evidence of the scale of the problem exists in elder care facilities. The aim of this review is to conduct a systematic review and meta-analysis of the problem in institutional settings and to provide estimates of the prevalence of elder abuse in the past 12 months. Methods: Fourteen academic databases and other online platforms were systematically searched for studies on elder abuse. Additionally, 26 experts in the field were consulted to identify further studies. All studies were screened for inclusion criteria by two independent reviewers. Data were extracted, and meta-analysis was conducted. Self-reported data from older residents and staff were considered separately. Results: Nine studies met the inclusion criteria from an initial of 55 studies identified for review. Overall abuse estimates, based on staff reports, suggest that 64.2% of staff admitted to elder abuse in the past year. There were insufficient studies to calculate an overall prevalence estimate based on self-reported data from older residents. Prevalence estimates for abuse subtypes reported by older residents were highest for psychological abuse (33.4%), followed by physical (14.1%), financial (13.8%), neglect (11.6%), and sexual abuse (1.9%). Conclusions: The prevalence of elder abuse in institutions is high. Global action to improve surveillance and monitoring of institutional elder abuse is vital to inform policy action to prevent elder abuse.
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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 | 0,020 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».