Successful Implementation of Universal Woman Abuse Inquiry
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study investigated a year-long professional development strategy to improve Public Health Nurse (PHN) documented abuse inquiry among low-risk postpartum women. Strategies included workshops and small group work at regular intervals. DESIGN: A retrospective chart audit of cross-sectional data collected as part of the Healthy Babies/Healthy Children Program was conducted 1 year before and after the introduction of the Routine Universal Comprehensive Screening (RUCS) Program. SAMPLE: Charts of all postpartum women who lived in one Ontario county (Canada) and who received a PHN home visit were reviewed (pre-RUCS, n=1,151; post-RUCS, n=1,193). MEASUREMENT: Information regarding mother's age group and parity, month of PHN visit, abuse inquiry, and whether or not the woman was a single parent was abstracted. RESULTS: Originally, there was documentation of abuse inquiry on only 0.8% of low-risk postpartum client charts. Women aged <20 years and single parents were significantly (p<.001) more likely to be asked, suggesting case-finding among PHNs. Post-RUCS abuse inquiry increased to 20.5% with no demographic differences between those groups asked. CONCLUSION: Policy changes providing specific expectations and documentation cues can improve routine abuse inquiry. New policies can be effectively combined with existing programs and infrastructure, facilitating the longer term success of new initiatives.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».