Toward the Establishment of a Forensic Nursing Specialty in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the past two decades, Brazil has made progress in bringing political and community attention to issues related to violence. The recognition of links between violence and health has intensified calls to accelerate the development of a forensic nursing specialty in Brazil. AIM: The aim of this study was to systematically examine and synthesize the literature on the development of the forensic nursing specialty around the globe and to extract important lessons for the establishment of a forensic nursing specialty in Brazil. METHOD: An integrative review was conducted according to the method described by Whittmore and Knafl (2005). Electronic searches of the following databases were conducted between December 2012 and March 2013: CINAHL Plus with Full Text, Criminal Justice, Index to Legal periodicals, MEDLINE, Soc Index with Full Text, Social Work Abstracts, SCOPUS, and PsycINFO. The search terms used were: [(TI nurs* or SU nurs*) and [TI (forensic* or penal or prison*) or SU (forensic* or penal or prison*)] and (sexual assault nurse examiner*). Preestablished inclusion/exclusion criteria were used to select published articles for review. RESULTS: Twenty-three articles met inclusion criteria and were included in the full review. Important lessons for Brazil are discussed in terms of education and curricular issues and forensic psychiatric nursing. CONCLUSIONS: In Brazil, there is a window of opportunity to contribute the theoretical foundations of forensic nursing science and to advance nursing specialty practice in the areas of Sexual Assault Nurse Examiners and forensic psychiatric nurses.
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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 | 0,015 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».