“You're Not a Victim of Domestic Violence, Are You?” Provider–Patient Communication about Domestic Violence
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Women who are victims of domestic violence frequently seek care in an emergency department. However, it is challenging to hold sensitive conversations in this environment. OBJECTIVE: To describe communication about domestic violence between emergency providers and female patients. DESIGN: Analysis of audiotapes made during a randomized, controlled trial of computerized screening for domestic violence. SETTING: 2 socioeconomically diverse emergency departments: one urban and academic, the other suburban and community-based. PARTICIPANTS: 1281 English-speaking women age 16 to 69 years and 80 providers (30 attending physicians, 46 residents, and 4 nurse practitioners). RESULTS: 871 audiotapes, including 293 that included provider screening for domestic violence, were analyzed. Providers typically asked about domestic violence in a perfunctory manner during the social history. Provider communication behaviors associated with women disclosing abuse included probing (defined as asking > or =1 additional topically related question), providing open-ended opportunities to talk, and being generally responsive to patient clues (any mention of a psychosocial issue). Chart documentation of domestic violence was present in one third of cases. LIMITATIONS: Nonverbal communication was not examined. Providers were aware that they were being audiotaped and may have tried to perform their best. CONCLUSION: Although hectic clinical environments present many obstacles to meaningful discussions about domestic violence, several provider communication behaviors seemed to facilitate patient disclosure of experiences with abuse. Illustrative examples highlight common pitfalls and exemplary practices in screening for abuse and response to disclosures of abuse.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| 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 découle