Approaches to Screening for Intimate Partner Violence in Health Care Settings
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Screening for intimate partner violence (IPV) in health care settings has been recommended by some professional organizations, although there is limited information regarding the accuracy, acceptability, and completeness of different screening methods and instruments. OBJECTIVE: To determine the optimal method for IPV screening in health care settings. DESIGN AND SETTING: Cluster randomized trial conducted from May 2004 to January 2005 at 2 each of emergency departments, family practices, and women's health clinics in Ontario, Canada. PARTICIPANTS: English-speaking women aged 18 to 64 years who were well enough to participate and could be seen individually were eligible. Of 2602 eligible women, 141 (5%) refused participation. INTERVENTION: Participants were randomized by clinic day or shift to 1 of 3 screening approaches: a face-to-face interview with a health care provider (physician or nurse), written self-completed questionnaire, and computer-based self-completed questionnaire. Two screening instruments-the Partner Violence Screen (PVS) and the Woman Abuse Screening Tool (WAST)-were administered and compared with the Composite Abuse Scale (CAS) as the criterion standard. MAIN OUTCOME MEASURES: The approaches were evaluated on prevalence, extent of missing data, and participant preference. Agreement between the screening instruments and the CAS was examined. RESULTS: The 12-month prevalence of IPV ranged from 4.1% to 17.7%, depending on screening method, instrument, and health care setting. Although no statistically significant main effects on prevalence were found for method or screening instrument, a significant interaction between method and instrument was found: prevalence was lower on the written WAST vs other combinations. The face-to-face approach was least preferred by participants. The WAST and the written format yielded significantly less missing data than the PVS and other methods. The PVS and WAST had similar sensitivities (49.2% and 47.0%, respectively) and specificities (93.7% and 95.6%, respectively). CONCLUSIONS: In screening for IPV, women preferred self-completed approaches over face-to-face questioning; computer-based screening did not increase prevalence; and written screens had fewest missing data. These are important considerations for both clinical and research efforts in IPV screening. TRIAL REGISTRATION: clinicaltrials.gov Identifier: NCT00336297.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».