Predictors of failure by medical practitioners to report suspected child abuse in Queensland, Australia
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».