P14: “Invisible hence inexistent?”: Sexual violence in older adults
Notice bibliographique
Résumé
Objective:Although sexual violence (SV) is increasingly recognized as a major public health problem, older people are ignored in policies and practices on SV. Research on prevalence and impact of SV in older adults is limited and Belgian figures on the subject are non-existent. This mixed-methods study aimed to better understand the nature, magnitude and mental health impact of SV in older adults in Belgium.Methods:We conducted face-to-face interviews trough structured questionnaires with 513 older adults (70+) across Belgium and 100 old age psychiatry patients. Quantitative data were triangulated with qualitative data from 15 in-depth interviews with older SV victims.Results:Over 44% of Belgian older adults and 57% of old age psychiatry patients experienced SV during their lifetime, 8% and 7% respectively in the past 12-months. Lifetime exposure to SV was associated with depression (p=0.001), anxiety (p=0.001) and PTSD in older adults with chronic disease/disability (p=0.002) or lower education level (p<0.001). A minority of victims (40%) disclosed their experiences to their informal network and 4% sought professional help. Older victims are willing to share their experiences, but ask health care workers to initiate the conversation.Conclusions:This study highlights the importance of recognizing older adults as a risk group for SV and the need for tailored care for older victims. Health care professionals working with older adults need to be qualitatively trained to initiate a conversation around SV and its mental health impact in old age through training, screening tools and care procedures.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».