Older Perpetrators of Domestic Violence: Mixed-Effects Logistic Regression Analysis of Police Records
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Domestic violence (DV) among older adults is an understudied area, often overlapping with abuse of older people, intimate partner violence, and behavioral and psychological symptoms of dementia. OBJECTIVE: This study aimed to examine the characteristics of older persons of interest-individuals suspected or charged with a DV offence-and survivors involved in police-attended DV events in New South Wales, Australia, and assess associations with physical and nonphysical abuse. METHODS: Police records of 10,708 DV events involving 8247 adults aged ≥55 years who were identified as persons of interest from 2005 to 2016 were analyzed using text mining. A 3-level mixed-effects logistic regression model was used to identify predictors of physical and nonphysical abuse. RESULTS: Physical abuse formed a greater proportion of all abuse committed by female persons of interest aged >65 years compared to female persons of interest aged between 55 and 64 years and male persons of interest; however, after stratified analysis, female persons of interest had similarly elevated odds of physical abuse perpetration to male persons of interest. Other factors associated with increased odds of perpetrating physical abuse were persons of interest with dementia and alcohol-related events. Dementia increased the odds of combined physical and nonphysical abuse. Substance use disorders increased the odds of events with combined physical and nonphysical abuse. CONCLUSIONS: The findings of this study suggest that DV, including physical violence, is an important issue in later life. Alcohol is a situational factor, and dementia is associated with perpetration and exposure to violence. The study highlights the need for clinicians to evaluate the risk of violence and exposure to violence in patients with dementia and for policy interventions targeting alcohol and substance use in older adults.
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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 | 0,017 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».