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Enregistrement W4413800194 · doi:10.2196/75993

Older Perpetrators of Domestic Violence: Mixed-Effects Logistic Regression Analysis of Police Records

2025· article· en· W4413800194 sur OpenAlexvenueno aff
Sharon Reutens, Emaediong Ibong Akpanekpo, George Karystianis, Adrienne Withall, Tony Butler

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintCriminologyPsychologyPolitical scienceComputer securityComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,007
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,356 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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