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Enregistrement W7132509479

Physical Abuse of the Elderly: Results from the Abuel Study in Seven European Countries

2010· article· en· W7132509479 sur OpenAlexaboutno aff
Mindaugas Stankūnas, Francisco Torres-Gonzales, Elisabeth Ioannidi-Kapolou, Henrique Barros, Giovanni Lamura, Sabrina Quattrini, Jutta Ursula Lindert, Joaquim F.J. Soares

Notice bibliographique

RevueLithuanian University of Health Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical abuseElder abusePsychological abuseSexual abuseOccupational safety and healthQuarter (Canadian coin)Poison controlSuicide prevention
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. The abuse of older persons is increasingly a source of concern world-wide. The abuse may involve physical, psychological and sexual aggression, injuries or financial maltreatment and neglect. Regardless of the form of abuse, it may lead to physical and mental health problems, and decreased quality of life for the older person. Notwithstanding, there is little information about the abuse of older persons. Therefore, one of the aims of ABUEL was - to investigate the prevalence of physical abuse among elderly persons in selected European countries. Methods. The data was collected cross-sectionally (“ABUEL, Elder abuse: A multinational prevalence survey”) in 2009. The respondents were 4467 randomly selected persons aged 60-84 from seven European cities: Ancona (Italy), Athens (Greece), Granada (Spain), Kaunas (Lithuania) Ludwigsburg (Germany), Porto (Portugal), Stockholm (Sweden). The various types of abuse (e.g. physical, psychological, sexual) were assessed. Results. The preliminary findings showed that almost one quarter (22.6%, CI (95%) 21.4-23.8%) of the respondents experienced any type of violence (excluding neglect) during the past year. The physical violence was reported by 2.6% of the European respondents and it corresponds to 11.6% of all reported cases of violence. This type of violence differed by country. The highest rates were identified in Sweden (4.2%) and Greece (3.4%) and the lowest in Italy (1.0%) and Spain (1.3%). Some of the physical violent acts caused serious physical injuries, with the highest rates in Lithuania (1.43%) followed by Athens, Porto and Stockholm (1.1%, 0.8% and 0.6% respectively). In contrast, Ancona’s respondents did not report any case of injuries. In dept analysis of Lithuanian data showed that physical injuries were more common among female, low educated and married respondents. Discussion and Conclusions. The preliminary results indicate [...].

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,265 · 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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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