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Enregistrement W2946519191 · doi:10.1007/978-1-59259-921-9_2

Elder Abuse

2006· book-chapter· en· W2946519191 sur OpenAlexaff
Donna M. Hunsaker, John C. Hunsaker

Notice bibliographique

RevueHumana Press eBooks · 2006
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensOffice of the Chief Medical Examiner
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElder abuseNeglectSpouseDomestic violenceMedicineScrutinyPopulationSexual abuseChild abusePsychiatryPsychological abusePsychologyPoison controlSuicide preventionMedical emergencyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ever-expanding growth of the geriatric population increases the likelihood of abuse and neglect both in the home and in caregiving institutions. In the United States alone, hundreds of thousands of elders are maltreated each year. Only recently has there been a clear public and governmental awareness of elder abuse in all its forms. Elder maltreatment, including abuse and neglect, comprises an act or omission resulting in morbidity and/or mortality of older persons. Six recognized categories of elder maltreatment include physical, sexual, and psychological abuse; financial exploitation; neglect, and a miscellaneous classification that often includes the violation of the elder’s rights. A strong familial relationship between the abused and the abuser exists. In more than two-thirds of cases, an adult child or spouse is the perpetrator. Domestic violence in the family is also a common underlying factor. Recognition of this phenomenon is the initial step in reaching a correct diagnosis. Despite efforts to educate health care providers of elder maltreatment, physicians in the United States have reported only 2% of all abuse cases in recent years. Achieving full recognition of elder maltreatment requires a multidisciplinary effort from many fields, including clinicians, social workers, medicolegal death investigators, and law enforcement to establish comprehensive research and governmental funding. The ultimate goal of such an agenda is to define evidence-based markers for accurate diagnostic methods, which differentiate causes of injury and death by abuse and neglect from those related to normal aging and senescence. In addition to the painstaking scrutiny of the putative victim’s medical and psychological background, circumstantial and scene findings that may suggest elder maltreatment, in any form, must be meticulously investigated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0510,014

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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