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Enregistrement W4200549043 · doi:10.1093/gerona/glab348

Lack of Association of Elder Mistreatment With Mortality

2021· article· en· W4200549043 sur OpenAlexaff
Karl Pillemer, David Burnes, David Hancock, John Eckenrode, Tony Rosen, Andie MacNeil, Mark S. Lachs

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series A · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésSocioeconomic statusNeglectHealth and Retirement StudyMedicineElder abuseDemographyCovariateInjury preventionPopulationGerontologyPoison controlPsychologyPsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prior research is limited and inconsistent on the degree to which elder mistreatment (EM) is associated with mortality. This study uses data from a 10-year, prospective, population-based study of EM to determine the adjusted effects of EM on older adult mortality, after controlling for other health and socioeconomic covariates. METHODS: The New York State Elder Mistreatment Prevalence Study conducted a random-sample telephone survey of older adults (n = 4 156) in 2009 (Wave 1). The current study employs EM and covariate data from Wave 1 and data on mortality status through Wave 2 (2019). EM was operationalized both as experiencing EM and as severity of EM. The survey measured overall EM and separate subtypes (emotional, physical, and financial abuse, and neglect). RESULTS: The hypothesis was not supported that abused and neglected older people would have higher rates of death over the study. Individuals who were victims of EM were no more likely to die over the following 10 years, compared with those who were not mistreated, after controlling for covariates. Furthermore, the severity of EM, as measured by the frequency of mistreatment behaviors, also was not associated with mortality risk. CONCLUSIONS: The finding that self-reported EM did not raise the risk of earlier death in this sample is encouraging. Future research should work to identify factors that may moderate the relationship between EM and mortality, such as social support/isolation, quality of family relationships, or involvement with formal support service systems.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,305
Score d'incertitude au seuil0,983

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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