UNDERSTANDING SEVERITY OF ELDER MISTREATMENT: FINDINGS FROM THE CANADIAN LONGITUDINAL STUDY ON AGING
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Basic elder mistreatment knowledge on risk factors and prevalence has advanced substantially over the past two decades. However, research in this area has predominantly framed our understanding of elder mistreatment in binary (no/yes) terms. While a binary understanding of elder mistreatment is necessary to determine prevalence/incidence, this conventional framing obscures the variation in lived experiences across cases and provides limited clinical insights for response interventions seeking to reduce harm. Building on prior research examining elder mistreatment through a lens of severity, this study analyzed data from the population-based Canadian Longitudinal Study on Aging to both describe the range of elder mistreatment severity across cases and identify longitudinal risk/protective factors associated with severity levels. An ecological-systems perspective organized potential risk/protective factors from several levels of influence. Drawing on a nationally stratified, random sample (n=23,468) of community-dwelling adults aged 65 or older interviewed over a three-year period, the current study analyzed a subsample (n=2368) of older adults identifying as victims of emotional, physical, or financial mistreatment. Severity was operationalized according to past-year frequency and multiplicity of mistreatment behaviors experienced. Ordinal/multinomial logistic regression was used to examine static and change risk/protective factors for elder mistreatment in general and for separate subtypes. Older adults with lower physical, cognitive and mental health, higher levels of child maltreatment, who lived with their perpetrator, and identified as female were more likely to experience severe forms of mistreatment. Findings from this study advance our basic knowledge on elder mistreatment phenomena and inform practice in community-based response programs.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».