Development and evaluation of a social inclusion framework for a comprehensive hospital-based elder abuse intervention
Notice bibliographique
Résumé
A framework of social inclusion can promote equity and aid in preventing and addressing the abuse of older adults. Our objective was to build a social inclusion framework for a comprehensive hospital-based elder abuse intervention being developed. Potential components of such a framework, namely, health determinants and guiding principles, were extracted from a systematic scoping review of existing responses (e.g., interventions, protocols) to elder abuse and collated. These were subsequently rated for their importance to the elder abuse intervention by a panel of violence experts and further evaluated by a panel of elder abuse experts. The final social inclusion framework comprised 12 health determinants each representing factors underpinning susceptibility for abuse in aging populations: history of trauma/abuse, communication needs, disability, health status, mental capacity, social support, culture, language, sexuality, religion, gender identity, and socioeconomic status. The framework also comprised 19 guiding principles each encompassing considerations for equitable engagement with older adults (e.g., All older adults have the right to self-determination, All older adults have the right to be safe, All older adults are assumed competent unless determined otherwise). Integrating this social inclusion framework into the design and delivery of an elder abuse intervention could empower older adults, while at the same time ensuring that practices and policies are tailored to meet their unique and varying needs.
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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 | 0,243 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».