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Enregistrement W1940055091 · doi:10.1111/j.1525-1446.2010.00865.x

Maternal Child Home Visiting Program Improves Nursing Practice for Screening of Woman Abuse

2010· article· en· W1940055091 sur OpenAlexaff
Sharon Vanderburg, Leslie Wright, Susan Boston, Greg Zimmerman

Notice bibliographique

RevuePublic Health Nursing · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensEssar Steel Algoma (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicineChild abuseDocumentationPublic healthIncidence (geometry)NursingSuicide preventionPoison controlPsychiatryMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study investigated changes in public health nurse practices and the incidence of abuse inquiry and disclosure. DESIGN AND SAMPLE: A retrospective record review of cross-sectional data was collected before and after implementation of the Routine Universal Comprehensive Screening (RUCS) protocol within a maternal child home visiting program. Records of postpartum women receiving a universal home visit within 48 hr of discharge from the hospital were reviewed (pre-RUCS, n=459; post-RUCS, n=485). Also reviewed were the records of women receiving a family assessment for at risk home visiting (pre-RUCS, n=79; post-RUCS, n=66). MEASURES: The variables collected consisted of abuse inquiry, abuse disclosure, and the alone status. RESULTS: Documentation of women's alone status significantly improved for both types of home visits: the 48-hr home visits ( p<.001) and the at risk home visits ( p<.01). Disclosures of abuse significantly increased in both types of home visits ( p<.01). Ensuring privacy by not asking abuse questions if women were not alone during a visit significantly improved ( p<.001). CONCLUSIONS: Implementing a protocol to screen for woman abuse into an existing maternal child home visiting program demonstrated improved practices related to the safety and privacy of women, and an increase in abuse disclosures.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,381 · 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'étudeAutre devis
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

Citations16
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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