Identifying the Turning Point: Using the Transtheoretical Model of Change to Map Intimate Partner Violence Disclosure in Emergency Department Settings
Notice bibliographique
Résumé
Background. The transtheoretical model of change (TTM) was used as a framework to examine the steps that women took to disclose intimate partner violence (IPV) in urban emergency departments. Methods. Mapping methods portrayed the evolving nature of decisions that facilitated or inhibited disclosure. This paper is a secondary analysis of qualitative data from a mixed methods study that explored abused women's decision making process about IPV disclosure. Findings. Change maps were created for 19 participants with movement from the precontemplation to the maintenance stages of the model. Disclosure often occurred after a significant "turning point event" combined with a series of smaller events over a period of time. The significant life event often involved a weighing of options where participants considered the perceived risks against the potential benefits of disclosure. Conclusions. Abused women experienced intrusion from the chaotic nature of the emergency department. IPV disclosure was perceived as a positive experience when participants trusted the health care provider and felt control over their decisions to disclose IPV. Practice Implications. Nurses can use these findings to gauge the readiness of women to disclose IPV in the emergency department setting.
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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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».