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Enregistrement W4400975188 · doi:10.3390/healthcare12151476

Unmasking Elder Abuse: Depression and Dependency in the Post-Pandemic Era

2024· article· en· W4400975188 sur OpenAlexaboutno aff
Isabel Iborra-Marmolejo, Cristina Aded-Aniceto, Carmen Moret‐Tatay, Gloria Bernabé Valero, María José Jorques-Infante, María José Beneyto-Arrojo

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad de Oviedo
Mots-clésPandemicDepression (economics)Dependency (UML)Elder abuseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychiatryPsychologyMedicineGerontologySuicide preventionMedical emergencyPoison controlEngineeringInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to analyze elder abuse in people over 65 years of age and its relationship with some risk factors-depression symptoms, dependency, gender and age-in the Spanish population. METHODS: = 6.46), including the Abbreviated Yesavage Scale to assess depression, the Katz Index for Basic Activities of Daily Living to assess dependency, and the American Medical Association and the Canadian Task Force Questionnaire to assess suspicion of abuse. RESULTS: A prevalence of 40.72% of suspected abuse, of 5.99% of established depression, and of 1.20% of severe dependence was obtained. The prevalence of abuse was higher in the population with dependency (75%) than without dependency (37%). In the case of depression, the prevalence of abuse was 70% for people with established depression and 35.4% for people without depression. CONCLUSION: Women have higher rates of abuse than men, although this difference is not statistically significant. The same occurs with age. Nevertheless, having established depression and dependency are confirmed risk factors for suffering abuse.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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