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Enregistrement W3037453994 · doi:10.1177/0733464820933432

Exploring Risk of Elder Abuse Revictimization: Development of a Model to Inform Community Response Interventions

2020· article· en· W3037453994 sur OpenAlexaff
David Burnes, Alyssa Elman, Beatrice Marie Feir, Victoria M. Rizzo, Amy Chalfy, Erin Courtney, Risa Breckman, Mark S. Lachs, Tony Rosen

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Gerontology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElder abusePoison controlPsychological interventionSuicide preventionPopulationMultidisciplinary approachHuman factors and ergonomicsInjury preventionPsychologyIntervention (counseling)MedicineOccupational safety and healthGerontologyEnvironmental healthPsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A focus of community-based elder abuse response programs (EARP), such as Adult Protective Services, is to reduce the risk of revictimization among substantiated victims. While elder abuse (EA) risk factor research has predominantly focused on understanding the risk of initial EA onset among the general older adult population, understanding of revictimization risk among substantiated victims is weak. This study sought to identify conditions that perpetuate EA among substantiated victims. Data were collected from multiple sources: focus groups with multidisciplinary teams ( n = 35), multidisciplinary team case revictimization risk evaluations ( n = 10), and reviewing a random sample of case records ( n = 250) from a large EARP in New York City. Sixty-two indicators of EA revictimization risk were identified across several ecosystemic levels: individual victim or perpetrator, victim–perpetrator relationship, and surrounding family, home, community, and sociocultural contexts. Findings carry implications for EARP practices to reduce EA recurrence and the development of measures to evaluate EARP intervention.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,365
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,024 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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