Prediction of Repeat Visits by Victims of Intimate Partner Violence to a Level III Trauma Centre
Notice bibliographique
Résumé
Background. The purpose of this study was to describe and contrast the population of persons presenting to a Vancouver hospital emergency department two or more times with those presenting once.Methods. Subjects for this study had disclosed intimate partner violence on at least one visit to Vancouver General Hospital Emergency Department during the study period 1997–2009. We compared sociodemographic characteristics, presenting complaints and disposition on discharge among single versus repeat visitors.Results. We identified 2246 single visitors and 257 repeat visitors. In a multivariate model, repeat visitors to the ER were more likely to be of First Nations (aboriginal) status, odds ratio (OR) 2.29, 95% confidence intervals (1.30–4.01); to have had a history of previous abuse 3.38 (1.88–6.08); to have received threats of homicide 2.98 (1.74–5.08); and to present with mental illness 3.03 (1.59–5.77). Police involvement was protective against repeat visits 0.54 (0.36–0.98).Conclusion. Persons with potential for multiple visits to the emergency room can be characterized by a number of factors, the presence of which should trigger targeted assessment for violence exposure in settings where assessment is not routine.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».