Risk factors for elder abuse in the Global South: a case study in northeastern Colombia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Elder abuse has become a neglected public health issue and represents one of the most significant challenges for the older population. In response, this study identified risk factors for elder abuse based on the clinical and sociodemographic characteristics of a sample of older adults. METHOD: A cross-sectional study with a correlational scope was conducted to evaluate 543 older adults from northeastern Colombia. The Elder Abuse Scale, Barthel Index, Montreal Cognitive Assessment, State-Trait Anxiety Inventory (STAI), and Yesavage Geriatric Depression Scale were applied. Data analysis was performed using binomial logit models. RESULTS: The identified risk factors for physical abuse included being single, symptoms of depression, and expected cognitive performance. For psychological abuse, depressive symptoms, being divorced/separated or in a common-law relationship, being female, and high trait anxiety test scores were identified as risk factors. For neglect, being a Jehovah's Witness, having depressive symptoms, living in urban areas, and having a suspected neurocognitive disorder were identified as risk factors. Lastly, the risk factors for financial abuse were suspected neurocognitive disorder, depressive symptoms, being in a common-law relationship or single, and being employed. CONCLUSION: Overall, the protective factors highlighted were not practicing religion, functional independence, and living with relatives in urban areas.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».