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Enregistrement W3035546327 · doi:10.3390/ijerph17114117

“Too Grey To Be True?” Sexual Violence in Older Adults: A Critical Interpretive Synthesis of Evidence

2020· review· en· W3035546327 sur OpenAlexaff
Anne Nobels, Christophe Vandeviver, Marie Beaulieu, Adina Cismaru Inescu, Laurent Nisen, Nele Van Den Noortgate, Tom Vander Beken, Gilbert Lemmens, Inês Keygnaert

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2020
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds Wetenschappelijk OnderzoekVlaamse regeringBelgian Federal Science Policy Office
Mots-clésGrey literatureConflationPublic healthPsychologySexual violenceCritical appraisalNonprobability samplingGerontologySystematic reviewCriminologyMEDLINESociologyMedicineDemographyPolitical sciencePopulationNursingAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sexual violence (SV) is an important public health issue with a major impact on victims and their peers, offspring and community. However, SV in older adults is under-researched. This paper aims to establish the prevalence and nature of SV in older adults in Europe, link this with existing policies and health care workers' response to sexual health needs in older age, and critically revise the currently used frameworks in public health research. To fill this gap in the literature, we applied a Critical Interpretative Synthesis (CIS) approach. The CIS approach uses techniques from grounded theory and processes from systematic review. It allows to critically interpret key findings from both academic as well as grey literature, engendering theory refining. In the first phase of purposive sampling, we conducted a systematic review of academic sources and included 14 references. The cut-off age used to define old age varied between 60 and 70 years old among the included studies. Subsequently we added another 14 references in the second phase of theoretical sampling. We ultimately included 16 peer-reviewed articles and 12 documents from the grey literature. The CIS results demonstrate that knowledge of SV in older adults is still limited. The current research suggests that SV in older adults rarely occurs, however, prevalence rates are likely to be underestimated because of methodological shortcomings. The complexity of SV in older adults is not acknowledged in ongoing research due to the conflation of SV with other types of violence. Information on specific risk factors and about assailants committing SV in old age is absent. Policy documents dealing with sexual and reproductive health, rights and ageing make no mention of SV in older adults. In clinical practice, the sexual health needs of older adults often remain unmet. In conclusion, our findings suggest that older adults are forgotten in prevention and response to SV. Greater awareness about this topic could contribute to a revision of current policies and health care practices, leading to more tailored care for older victims of SV.

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)0,293
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,554
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,872

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2930,554
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,007
Bibliométrie0,0390,021
Études des sciences et des technologies0,0050,012
Communication savante0,0170,017
Science ouverte0,0060,012
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,201
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,304 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations29
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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