Minority Women Victims of Recent Sexual Violence: Disparities in Incident History
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The aims of this descriptive study were to (1) describe assault and care characteristics and (2) determine differences in assault and care characteristics between black women and white women who sought emergency care following sexual violence. METHODS: A retrospective, cross-sectional design was used to examine forensic examination data characterizing the incident history reported by women victims of sexual violence at the time of a forensic nurse examination. Examinations occurred at an urban university-affiliated hospital emergency department (ED) over a 2-year period. RESULTS: Of the women (n = 173) seeking care in the ED, 58.4% were black and 41.6% were white. When compared with white women, black women were more likely to have weapons used in their assaults (42.6% vs. 16.7%, p < 0.00) and to be assaulted in the city rather than the suburbs (82.8% vs. 56.5%, p < 0.00). In general, substance use prior to the assault was reported to have occurred in 49.1% of the victims and 41% of the assailants; however, differences existed in the type and pattern of substance use by race/ethnicity. Black victims were more likely to report use of illicit drugs (28.7% vs. 12.5%, p = 0.01). White women were more likely than black women to report personal alcohol use prior to their assault, with significant differences for drinking by victims (47.2% vs. 23.8%, p = 0.01) or assailant use of alcohol (47.2% vs. 23.8%, p = 0.00). White women were more likely than black women to report both they and the assailant had used some type of substance (38.9 vs. 21.8, p = 0.01). Black women were more likely to arrive to the ED via EMS services (45.5% vs. 29.2%, p = 0.03). There were no reported differences in care characteristics by race. CONCLUSIONS: Findings from this study suggest that differences exist in assault characteristics between black and white women. Use of substances, including alcohol, plays an important role in sexual violence in women and should be a focus of preventive intervention initiatives when conducting a forensic examination. Both coordinated responses and comprehensive, individualized care by specially trained providers are important in the emergency care of minority women who are victims of recent sexual violence.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».