Experiences of Trauma for Older Adults With Lived and Living Experiences of Homelessness in Middle to High Income Countries: A Systematic Review and Meta-Aggregation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Research has identified that the number of older adults experiencing homelessness in middle to high income countries is growing. Coincidingly, in recognition that individuals with housing precarity often have experiences of trauma, there have been increasing calls for trauma-and-violence-informed care (TVIC) in practice and research. We conducted this review to consolidate existing literature that explores experiences of trauma among older adults who have experienced homelessness. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We conducted a systematic review of qualitative evidence and meta-aggregation following the Joanna Briggs Institute methodology, in adherence with PRISMA guidelines. RESULTS: Our search yielded 24 studies. Through a process of meta-aggregation, we generated 5 synthesized findings: (a) Being let down by society and systems; (b) the world is not a safe place; (c) survivor not victim; (d) living in the long shadow of trauma; and (e) homelessness as a deeply personal trauma. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Our findings underscore the reality that older adults without housing face multiple experiences of trauma, including the trauma of homelessness itself. Considering these findings, research, practice, and policies need to focus on ways to better support older adults, both in preventing trauma and assisting those who have already experienced trauma. Our findings indicate the necessity of: (a) implementing TVIC across all sectors who work with older adults; (b) supporting older adults to age in place in safe, deeply affordable, accessible housing; and (c) creating shelter environments more suitable for older adults, and especially those who have experienced trauma.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 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 | 0,000 | 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 ».