Elder Abuse and Neglect in Long Term Care Facilities in America : A systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Hypothesis: Elder abuse and neglect occurs as a result of lack of relevant personnel training, poor remuneration, and depression among caregivers. To test the hypothesis, overall findings analyzed confirm if they were in agreement or not. Background: Reported cases of elder abuse and neglect have been on the rise. To add on to that, not enough studies exist that can be of help in guiding policy-makers to formulate solutions and offer answers as to why this problem is on the increase. Method: These researchers conducted a review of existing literature about elder abuse in order to better understand the risk factors and causes of elder abuse and neglect. Information was mined from various databases that contained information relevant to this review. Results: Results of findings showed that reports of abuse cases were on the rise, especially among elder patients; worse still for those with a secondary chronic illness like dementia and Parkinson’s disease. Women reported more cases of abuse compared to those reported by men. By demographics, abuse was found to be much higher among minority groups like African Americans and Asians Americans. Some elder patients in the studies experienced concurrent types or forms of abuse. Those with severe forms of cognitive impairments reported the highest cases of abuse and self-neglect. Conclusion: Better remuneration, continuous training to caregivers about aging and better healthcare skills are necessary to help to end this scourge. This study concludes that despite great efforts made by some institutions to end abuse and neglect, more publicity, more studies or research and more funds are required in order to build a sufficient body of knowledge that can be relied upon by the relevant policy-makers
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».