Predicting and detecting abuse in registered care homes and supported living for people with a learning disability and autistic people
Saved in:
Chester, H., et al., Predicting and detecting abuse in registered care homes and supported living for people with a learning disability and autistic people. Londres, The Policy Institute, King’s College London, 2024, 65 p.
Ref.
600071
Location:
SIIS Archivo
Palabras clave:
Discapacidad intelectual, Autismo, Residencias, Vivienda asistida, Factor de riesgo, Detección precoz, Malos tratos, Violencia, Prevención, Protección, Evaluación, Casuística, Recomendaciones, Reino Unido
Discapacidad intelectual, Autismo, Residencias, Vivienda asistida, Factor de riesgo, Detección precoz, Malos tratos, Violencia, Prevención, Protección, Evaluación, Casuística, Recomendaciones, Reino Unido
Abstract:
Este informe presenta un estudio de viabilidad sobre el uso de datos recopilados por la Care Quality Commission (CQC) del Reino Unido para predecir y detectar posibles abusos en residencias registradas y servicios de vida asistida dirigidos a personas con discapacidad intelectual y personas con autismo.<br><br>A lo largo de un año de trabajo, el equipo investigador llevó a cabo entrevistas con expertos, análisis de datos y pruebas sobre el uso potencial de técnicas de inteligencia artificial (como el procesamiento del lenguaje natural) para identificar factores de riesgo y señales tempranas de abuso o negligencia.<br><br>Los resultados muestran que existe un interés significativo en utilizar herramientas de análisis de datos y colaboración interinstitucional para mejorar la protección de usuarios vulnerables. Se identificaron indicadores clave de riesgo (como alta rotación del personal, aislamiento del servicio, malas condiciones físicas de los edificios o respuestas inadecuadas a quejas) y se sugieren formas de integrar mejor la inteligencia “blanda” con los registros regulatorios.<br><br>Se concluye que, con mayor inversión, colaboración y desarrollo tecnológico, el uso predictivo de datos podría convertirse en una herramienta valiosa para prevenir abusos y mejorar la calidad asistencial.
Este informe presenta un estudio de viabilidad sobre el uso de datos recopilados por la Care Quality Commission (CQC) del Reino Unido para predecir y detectar posibles abusos en residencias registradas y servicios de vida asistida dirigidos a personas con discapacidad intelectual y personas con autismo.<br><br>A lo largo de un año de trabajo, el equipo investigador llevó a cabo entrevistas con expertos, análisis de datos y pruebas sobre el uso potencial de técnicas de inteligencia artificial (como el procesamiento del lenguaje natural) para identificar factores de riesgo y señales tempranas de abuso o negligencia.<br><br>Los resultados muestran que existe un interés significativo en utilizar herramientas de análisis de datos y colaboración interinstitucional para mejorar la protección de usuarios vulnerables. Se identificaron indicadores clave de riesgo (como alta rotación del personal, aislamiento del servicio, malas condiciones físicas de los edificios o respuestas inadecuadas a quejas) y se sugieren formas de integrar mejor la inteligencia “blanda” con los registros regulatorios.<br><br>Se concluye que, con mayor inversión, colaboración y desarrollo tecnológico, el uso predictivo de datos podría convertirse en una herramienta valiosa para prevenir abusos y mejorar la calidad asistencial.
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