Risk indicators to identify intimate partner violence in the emergency department.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intimate partner violence against women is prevalent and is associated with poor health outcomes. Understanding indicators of exposure to intimate partner violence can assist health care professionals to identify and respond to abused women. This study was undertaken to determine the strength of association between selected evidence-based risk indicators and exposure to intimate partner violence. METHODS: In this cross-sectional study of 768 English-speaking women aged 18-64 years who presented to 2 emergency departments in Ontario, Canada, participants answered questions about risk indicators and completed the Composite Abuse Scale to determine their exposure to intimate partner violence in the past year. RESULTS: Intimate partner violence was significantly associated with being separated, in a common-law relationship or single (odds ratio [OR] = 2.08, 95% confidence interval [CI] 1.17-3.71); scoring positive for depression (OR = 4.26, 95% CI 2.11-8.60) or somatic symptoms (OR = 4.09, 95% CI 2.18-7.67); having a male partner who was employed less than part time (OR = 5.12, 95% CI 2.46-10.64), or having a partner with an alcohol (OR = 4.36, 95% CI 2.16-8.81) or drug problem (OR = 4.63, 95% CI 1.89-11.38). Each unit increase in the number of indicators corresponded to a four-fold increase in the risk of intimate partner violence (OR = 3.92, 95% CI 3.06-5.02); women with 3 or more indicators had a greater than 50% probability of a positive score on the Composite Abuse Scale. Intimate partner violence was not associated with pregnancy status. CONCLUSION: Specific characteristics of male partners, relationships and women's mental health are significantly related to exposure to intimate partner violence in the past year. Identification of these indicators has implications for the clinical care of women who present to health care settings.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».