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Enregistrement W1565726123 · doi:10.1071/ah060298

Predictors of failure by medical practitioners to report suspected child abuse in Queensland, Australia

2006· article· en· W1565726123 sur OpenAlexaboutno aff
Robert Schweitzer, Lisa Buckley, Paul Harnett, Natalie J. Loxton

Notice bibliographique

RevueAustralian Health Review · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Abuse and Related Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeglectJudgementChild abuseMedicineQuarter (Canadian coin)Family medicinePsychologyPsychiatrySuicide preventionMedical emergencyPoison controlPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The goal of this investigation was to examine the level of notification of child abuse and neglect and the perceived deterrents to reporting by medical practitioners, who are mandated to report their suspicions but might choose not to do so. DESIGN: A random sample of medical practitioners was surveyed. About three hundred medical practitioners were approached through the local Division of General Practice. 91 registered medical practitioners in Queensland, Australia, took part in the study. RESULTS: A quarter of medical practitioners admitted failing to report suspicions, though they were mostly cognisant of their responsibility to report suspected cases of abuse and neglect. Only the belief that the suspected abuse was a single incident and unlikely to happen again predicted non-reporting (chi(2) [1, N = 89] = 7.60, p < 0.01). No gender, age or parent status differences were found between reporters and non-reporters. CONCLUSIONS: Although the rate of non-reporting shows improvement from previous research, it is still at an unacceptable level. The failure to report appears to result not from judgement about the presence or absence of indicators of child abuse and neglect but a threshold that moves individuals to act on their suspicions. Professional development should focus on some of the fallacies which often influence medical practitioners' decisions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,322 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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