Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».