Nurses’ Role in Caring for Women Experiencing Intimate Partner Violence in the Sri Lankan Context
Notice bibliographique
Résumé
Intimate partner violence has short- and long-term physical and mental health consequences. As the largest healthcare workforce globally, nurses are well positioned to care for abused women. However, their role in this regard has not been researched in some countries. This paper is based on a qualitative study that explored how Sri Lankan nurses perceive their role in caring for women who have experienced partner violence. Interviews with 30 nurses who worked in diverse clinical and geographical settings in Sri Lanka revealed that nurses' role involved: identifying abuse, taking care of patients' physical needs, attending to their safety, providing support and advice, and making referrals. Barriers to providing care included lack of knowledge; heavy workload; language barriers; threats to personal safety; nurses' status within the healthcare hierarchy; and lack of communication and collaboration between various stakeholder groups within the healthcare system. Nurses also identified a lack of appropriate services and support within hospitals and in the community. The findings reveal an urgent need for the healthcare system to respond to nurses' educational and training needs and help them function autonomously within multidisciplinary teams when caring for abused women. The findings also point to a need to address institutional barriers including the lack of appropriate services for abused women.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».