“She was Truly an Angel”
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Little is known about the characteristics of women with disabilities who have experienced abuse and their satisfaction with care received from specialized healthcare providers working in hospital-based violence services. METHOD: To address this gap, we surveyed clients presenting to 30 sexual assault/domestic violence treatment centers (SA/DVTCs) in Ontario. RESULTS: Of the 920 women aged 12 years or older who completed a survey, 194 (21%) reported having a disability. Bivariate analyses revealed that women with a disability who experienced abuse were more likely than those without a disability to be older, separated, widowed or divorced, and unemployed; to live alone or to be homeless or living in a shelter; and to report less support from family and friends or colleagues. Women with disabilities were less likely to have been assaulted by acquaintances known for < 24 hours, to be students, and to have been accompanied to the SA/DVTC by another person. Women with disabilities were also more likely than those without disabilities to sustain physical injuries in the assault. Despite these significant differences, almost all women with disabilities rated the care received as excellent or good (97%) and reported that they received the care needed (98%); were able to choose the preferred care (95%); felt safe during the visit (96%); and were treated sensitively (97%), respectfully (96%), and in a nonjudgmental manner (96%). Furthermore, 96% stated that they would recommend the services to others. CONCLUSION: Women with disabilities were overwhelmingly satisfied with SA/DVTC services. However, given their distinct vulnerabilities and increased risk of being injured, attending health providers should receive training relevant to working with this population.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,004 |
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 ».