RISE: A COMMUNITY-BASED ELDER ABUSE AND SELF-NEGLECT RESPONSE INTERVENTION ADDRESSING A CRITICAL SYSTEMS GAP
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Knowledge of effective interventions for elder abuse and self-neglect (EASN) is limited. Adult Protective Services (APS) represents the primary agency responsible for receiving reports and investigating suspected cases of EASN in the US. However, APS lacks a distinct, conceptually informed intervention phase to support EASN cases. Based on theory, research, and consultations with stakeholders, RISE was designed to address this intervention gap within overall EASN response systems. Informed by ecological-systems, relational, and client-centered perspectives, RISE is a community-based EASN intervention that integrates core modalities (motivational interviewing, restorative justice, teaming, supported decision making) demonstrating evidence and/or promising results in EASN and other domains. The intervention operates at Relational, Individual, Social, and Environmental levels of ecological influence. Specifically, RISE works with both older adult victims and others, including alleged harmers, their relationships, and strengthens the social supports surrounding them. RISE began as a pilot in two Maine counties, was expanded to the entire state, has been used in over 450 cases, was written into Maine’s 2023 budget, is now being implemented and tested in New Hampshire and Toronto, Canada, and is being expanded to the criminal justice system. This symposium will describe RISE’s development and conceptual underpinnings (presentation 1), findings on implementing “teaming” (social support), an intervention modality (presentation 2), a qualitative evaluation of RISE from the perspective of APS caseworkers (presentation 3), evidence of RISE reducing EASN recidivism (presentation 4), and case studies of implementing RISE (and its restorative justice modality) in the criminal justice diversion context (presentation 5). This is an Abuse, Neglect and Exploitation of Older Persons Interest Group Sponsored Symposium.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».