Impacto do abuso financeiro no declínio da mobilidade do idoso
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Financial abuse of the elderly is usually a constant and neglected event, and can have serious consequences and important implications for public health systems around the world. Knowledge of the relationship between financial abuse and the decline in functionality/mobility is still scarce in the scientific literature. Objective: To describe the prevalence of financial abuse in older people of different aging demographic profiles, and its impact on the decline in functionality and mobility. Materials and methods: This is a study with population samples of elderly people in 04 countries (Canada, Albania, Colombia and Brazil). The sample consisted of individuals of both sexes aged between 65 and 74 years, residents of the cities of Kingston, Saint-Hyacinthe, Tirana, Manizales and Natal. Information was collected on financial abuse, socioeconomic status, health conditions and limitations of mobility and physical performance. Multiple linear regression models and mediation analysis were used to assess the effect of financial abuse on objective and subjective measures of physical performance and mobility decline. Results: The prevalence of financial abuse varied between cities, being lowest in SaintHyacinthe (6,7%) and Kingston (4,2%), and highest among women in Natal (13,7%) and Tirana (20,3%). Adjusting for age, sex, education level and research city, those who reported financial abuse had greater mobility impairment (β= 0.08; 95% CI: 0.29; 0.86). The effects of financial abuse on mobility and physical performance decline were mediated by chronic conditions and depressive symptomatology. Conclusion: Financial abuse, along with other adverse factors, contributes to negative outcomes in the decline of mobility and physical performance in the elderly. The pathways that can explain this relationship have a strong relationship with exposure to adverse experiences throughout life, such as depressive symptoms, and the physiological response to chronic stress, which is expressed by the multimorbidity often present in elderly populations.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».