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Enregistrement W4312103770 · doi:10.1093/geroni/igac059.2294

PSYCHOMETRIC PROPERTIES OF A NOVEL MEASURE OF FINANCIAL ABUSE OF OLDER ADULTS

2022· article· en· W4312103770 sur OpenAlexaff
David Hancock, Karl Pillemer, David Burnes, Sara J. Czaja, Mark S. Lachs

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElder abuseItem response theoryPsychologyClinical psychologyClassical test theoryConstruct (python library)Measure (data warehouse)PsychometricsScale (ratio)PsychiatryPoison controlMedicineSuicide preventionMedical emergencyData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Objectives Elder abuse, or mistreatment affects at least 1 in 10 older adults. Financial abuse, or exploitation, of older adults is among the most commonly reported forms of abuse. Few validated measures exist to measure this construct. We aim to present a new psychometrically validated measure of financial abuse of older adults.Research Design and Methods Classical test theory and item response theory methodologies were used to examine a five-item measure of financial abuse of older adults, administered as part of the New York State Elder Mistreatment Survey. Results Factor analysis revealed a single factor best fits the data, which we labeled as financial abuse. Moreover, IRT analyses revealed that these items discriminated well between abused and non-abuse persons and provided information at high levels of the latent trait θ, as is expected in cases of abuse. Discussion and Implications: The FIVE has acceptable psychometric properties and has been used successfully in large scale survey research. We recommend this measure as an indicator of financial abuse in elder abuse, or mistreatment prevalence research studies.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,006
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations0
Publié2022
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