Can diagnostic imaging help improve elder abuse detection?
Notice bibliographique
Résumé
Elder abuse is an underdetected, under-reported issue with severe consequences. Its detection presents unique challenges based on characteristics of this vulnerable population, including cognitive impairment, age-related deconditioning, and an increased number of co-morbidities, all of which predispose to increase vulnerability to injury. While radiologists play a critical role in detection of child abuse, this role is currently not paralleled in detection of elder abuse. We conducted a thorough review of the literature using MEDLINE to describe the current knowledge on injury patterns and injury findings seen in elder abuse, as well as barriers to and recommendations for an increased role of diagnostic imaging in elder abuse detection. Barriers limiting the role of radiologists include lack of training and paucity of rigorous systematic research delineating distinctive imaging findings for physical elder abuse. We outline the current ways in which imaging can help raise clinical suspicion for elder abuse, including inconsistencies between purported mechanism of injury and imaging findings, injury location, multiple injuries at differing stages of healing, and particular patterns of injury likely to be intentionally inflicted. We additionally outline the mechanism by which medical education and clinical workflow may be modified to increase the role for imaging and radiologist participation in detecting abuse in older adult patients, and identify potential future directions for further systematic research.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».