Family Violence Associated with Self-Rated Health, Satisfaction With Life, and Health Service Use in Primary Care Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to document in primary care older adults the relationship between family violence (FV) and mental and physical health, satisfaction with life, and health service use, by gender. The study sample included data from 1,658 older adults recruited in primary care practices, in one of the largest health regions in the province of Quebec. The presence of FV (partner/spouse, adult child) was assessed with the 21-item Family Violence Scale (FVS) adapted from the conflicts Tactics Scale 2. Self-rated mental health (SRMH) and self-rated physical health (SRPH) were assessed with single-item measures. Satisfaction with life (SWL) was measured using a validated French version of the SWL scale. Health service use over a 2-year period included outpatient consultations (number), emergency department (ED) visits (yes/no), and hospitalizations (yes/no). Multi-level logistic and Poisson’s regression models were conducted to assess study outcomes as a function of FV. Analyses were stratified by perpetrator and gender. There was an association between FV and SRMH in women (OR = 0.41, 95% CI = [0.27, 0.62]), and SWL in both men and women ( B = −5.74, 95% CI = [–6.71, –4.76]; B = −10.07, 95% CI = [–14.16, –5.98], respectively). Significant associations were found in women between FV and ED visits (OR = 1.45, 95% CI = [1.12, 1.18]), hospitalizations (OR = 1.36, 95% CI = [1.32, 1.43]), and outpatient consultations (RR = 1.25, 95% CI = [1.19, 1.30]). SWL moderated the association between FV and likelihood of hospitalization. Gender differences were observed between FV and SRMH and SWL. FV was associated with increased health service use in women but not men. These gender differences may suggest stigma-related barriers to health service use. Victims of violence with higher SWL had a lower likelihood of being hospitalized. Public health programs aimed at increasing awareness of the different types of FV and interventions aiming to improve resilience in victims are needed.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».