Elder abuse risk factors: Perceptions among older Chinese, Korean, Punjabi, and Tamil immigrants in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Elder abuse is a significant concern worldwide. Several factors are reported to increase the risk for elder abuse, but little is known about which factors are most relevant to immigrant communities. This study explored perceptions of risk factors for elder abuse among older immigrants, which is the first step toward designing effective interventions. METHODS: = 173) of older women and men from Chinese, Korean, Punjabi, and Tamil immigrant communities. Participants completed a questionnaire about the frequency and importance of risk factors of elder abuse in their respective community. Descriptive statistics were used to analyze the data within each immigrant community and analysis of variance to compare the factor ratings across communities. RESULTS: < .05) in their perception of the risk factors. Factors rated as frequent and important (x̅ > 2.0 - midpoint of the rating scale) were social isolation, financial dependence, and lack of knowledge of English for Korean; financial dependence, physical dependence, and emotional dependence for Chinese; lack of knowledge of English, emotional dependence, and physical dependence for Tamil; and social isolation for Punjabi. CONCLUSION: The findings highlight the need for collaboration among public health and social services to work with immigrant communities in co-designing interventions to address these key risk factors and thereby reduce the risk of elder abuse.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».