Abuse of Marginalized Older Adults During COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Child and spousal abuse rates tend to increase during various disasters. This study sought to determine the prevalence and determinants of older adults’ experiences of increased verbal or physical conflict (+VPC) as a proxy for elder abuse during the COVID-19 pandemic. Data stem from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA), a prospective cohort study of 51,338 Canadians aged 45–85 at baseline. We analyzed the data of participants aged 55 or older at core follow-up 1 who also participated in a CLSA COVID-19 substudy ( n = 24,306). Experiencing +VPC was the main outcome variable; explanatory variables included gender identity, sexual orientation, age group, race/ethnicity, educational attainment, marital status, household income, working status, living arrangement (alone vs. with others), social support availability, cohesion in the community, self-rated health, anxiety, depression, and previous history of elder abuse. The overall weighted prevalence of +VPC was 7.4%. Gay/bisexual men, 55–64 age group, living with others, low social support, poor social cohesion, low self-rated health, poor mental health, and history of psychological or physical abuse were each significantly associated with +VPC. Weighted multivariable logistic regression revealed that male gender, living with others, higher depression and anxiety scores, and a history of psychological abuse were independent predictors of +VPC. Implications for postpandemic recovery and prevention strategies during future disasters include targeted outreach programs for the most vulnerable group, which included males and younger older adults between 55 and 64 years as well as those with mental health issues and/or history of elder psychological 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».