Using mixed methods research to develop an emergency department-based youth violence secondary intervention
Notice bibliographique
Résumé
Violence is a significant cause of morbidity and mortality among youth worldwide. Using mixed methods is essential to understanding the complexity of addressing youth violence. Emergency Department (ED)-based interventions that target a high risk group are ideal because victims of violence are more likely to become repeat victims of violence. We used mixed methods research to develop an ED-based youth violence secondary intervention in Toronto, Canada. To determine where best to link the patient and program, we conducted quantitative studies using the population-based National Ambulatory Care Reporting System. Our first study demonstrated that focusing on admitted patients would miss most opportunities for intervention. Our second study examined the type of ED that would be most appropriate. While most efforts at secondary violence prevention target patients cared for at designated trauma centres, our work suggests that opportunities are greater outside these centres. We then performed a systematic review of ED-based youth violence secondary prevention programs. Finally, to ensure the best design of the intervention and to build important partnerships, we engaged in community-based participatory research with over 100 youth, parents and youth violence community workers. Using concept mapping we worked with community partners to develop a program that will link youth who visit the ED with injuries due to violence with community youth violence interventions. We will discuss the results of the above studies and share preliminary results from the pilot project of the ED-based youth violence intervention planned for the summer of 2010.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».