Physiotherapeutic interventions aimed at old people in situations of violence: a scope review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Identify physical therapy interventions aimed at old people in situations of violence. Method This is a scope review, in which the following databases/libraries/search engines and gray literature were accessed: VHL, PubMed, Web of Science, Scopus, CINAHL, PEDro, BDTD, OpenGrey, OpenThesis, RCAAP, CAPES Thesis and Dissertation Portal, DART-Europe E-theses Portal and Theses Canada Portal. The searches used the descriptors and keywords, which were combined using the Boolean operators OR and AND: Fisioterapeutas, Fisioterapia, “Physical Therapists”, Physiotherapy, “Physical Therapy”, “Physical Therapy Specialty”, “Physical Therapy Modalities”, Rehabilitation, Reabilitação, “Elder Abuse”, “Maus-tratos ao Idoso”, “Physical Abuse”, “Elder Neglect”, “Aged Abuse” e “Elder Mistreatment”. Results Of the 601 records found, 46 were excluded because they were duplicated, and 555 were selected to read the respective titles and abstracts. 548 publications were excluded because they did not meet the inclusion criteria, and 7 papers were pre-selected. Through the Snowballing strategy, one was identified, resulting in a final result of 8 studies. Conclusion Physical therapy interventions aimed at old people in situations of violence include: health education, measures of caregiver stress, community resources, screening/triage, evaluation, identification, therapeutic/rehabilitation plan and reporting. In view of the findings, it is observed that, despite the lack of knowledge on this topic, the physiotherapist plays an essential role in the conduct of cases of violence against old people.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».