Nurse‐Administered Screening Tools for Detecting Elder Abuse in Emergency Departments: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Identify and describe nurse-administered screening tools used in emergency departments (ED) to detect elder abuse. DESIGN: A scoping review of literature published between 1999 and 2024 was conducted following the guidance of the Joanna Briggs Institute Manual for Evidence Synthesis and a methodological framework for scoping studies. METHODS: Two reviewers, an academic faculty member and a senior undergraduate, conducted the screening and data extraction, aiming to identify studies using a nurse-administered screening tool in the ED to detect elder abuse. DATA SOURCES: The final search was conducted on 24 April 2024, using the CINAHL, MEDLINE, PsycINFO, and Cochrane Review databases. RESULTS: Ten studies out of 145 met the inclusion criteria, identifying six screening tools that assist healthcare providers, such as nurses, in detecting elder abuse in EDs. The results were summarised and presented according to each screening tool. IMPLICATIONS FOR THE PROFESSION: Nurses in EDs are well-positioned to identify elder abuse due to the significant time spent observing and interacting with patients. The implementation of a screening tool can support nurses in detecting elder abuse and initiating appropriate interventions. IMPACT: Elder abuse is a widespread public health issue projected to increase continuously with the rapidly ageing population. Incorporating nurse-administered screening tool into EDs has demonstrated practicality and usefulness in identifying elder abuse cases. Various tools exist; however, these instruments are underutilised due to limited reliability and feasibility testing, with no definitive screening tool identified as the "gold standard" for elder abuse detection. Without formal screening, elder abuse is likely to remain undetected, leaving victims vulnerable to harmful consequences. Due to the limited testing and evaluation of a reliable ED screening tool for elder abuse, future research should focus on developing and validating a new screening tool intended specifically for use by nurses in EDs. REPORTING METHOD: The EQUATOR guidelines for PRISMA were met. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: No patient or public contributions.
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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 | 0,033 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».