Factors shaping the global political priority of addressing elder abuse: a qualitative policy analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Globally, 1 in 6 people aged 60 years and older experience elder abuse in the community annually, with potentially severe physical and mental health, financial, and social consequences. Yet, elder abuse remains a low global priority. We aimed to identify the factors accounting for the low global political priority of elder abuse. Methods: We systematically searched relevant peer-reviewed literature and organisational reports in multiple databases and interviewed 26 key informants in the field of elder abuse. We used policy frameworks developed by previous research into the determinants of the priority of global health issues, and a qualitative methodology to thematically analyse the literature and interviews through triangulation of the data. Findings: The main factors identified were related to the nature of the issue (the inherent complexity of elder abuse, pervasive ageism, insufficient awareness and doubts about prevalence estimates, and the intractability of the issue), the policy environment (the restricted ability in the field of elder abuse to capitalise on policy windows and processes), and the capabilities of the proponents of prevention of elder abuse (disagreements over the nature of the problem and solutions, challenges in individual and organisational leadership, and an absence of alliances with other issues). Interpretation: Around 25 years ago, elder abuse started to register on the global agenda. Since then, the global priority for prevention of elder abuse has barely increased. This study identifies several inter-related factors that account for the issue's low priority and opportunities for overcoming these challenges. Chief among these opportunities is the UN Decade of Healthy Ageing 2021-2030, a unique 10-year-long policy window to increase the political priority of the prevention of elder abuse. Funding: World Health Organization.
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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 | 0,050 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».