Orthopaedic Surgeons’ Knowledge and Misconceptions in the Identification of Intimate Partner Violence Against Women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intimate partner violence (IPV)-physical, sexual, psychologic, or financial abuse between intimate partners-is the most common cause of nonfatal injury to women in North America. As many IPV-related injuries are musculoskeletal, orthopaedic surgeons are well positioned to identify and assist these patients. However, data are lacking regarding surgeons' knowledge of the prevalence of IPV in orthopaedic practices, surgeons' screening and management methods, and surgeons' perceptions about IPV. QUESTIONS/PURPOSES: We aimed to identify (1) surgeon attitudes and beliefs regarding victims of IPV and batterers and (2) perceptions of surgeons regarding their role in identifying and assisting victims of IPV. METHODS: We surveyed 690 surgeon members of the Orthopaedic Trauma Association. The survey had three sections: (1) general perception of orthopaedic surgeons regarding IPV; (2) perceptions of orthopaedic surgeons regarding victims and batterers; and (3) orthopaedic relevance of IPV. One hundred fifty-three surgeons responded (22%). RESULTS: Respondents manifested key misconceptions: (1) victims must be getting something out of the abusive relationships (16%); (2) some women have personalities that cause the abuse (20%); and (3) the battering would stop if the batterer quit abusing alcohol (40%). In the past year, approximately ½ the respondents (51%) acknowledged identifying a victim of IPV; however, only 4% of respondents currently screen injured female patients for IPV. Surgeons expressed concerns regarding lack of knowledge in the management of abused women (30%). CONCLUSION: Orthopaedic surgeons had several misconceptions about victims of IPV and batterers. Targeted educational programs on IPV are needed for surgeons routinely caring for injured 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 | 0,019 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,000 | 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 ».