Emergency Medical Services: a resource for victims of domestic violence?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Domestic violence (DV), also known as intimate partner violence (IPV), is one of the leading causes of serious injury among women of childbearing age. As first responders on the scene during DV calls where personal injuries have occurred, Emergency Medical Services (EMS) could routinely identify, report and assist victims of violence. Yet, little is known of the prevalence of DV calls in EMS practice, Emergency Medical Technicians' (EMT) knowledge and comfort in responding to such calls, or how they care for victims. METHOD: The objectives of this study were to assess EMTs' knowledge of and experience with providing care to victims of DV in the province of Ontario, Canada. Data were gathered through an online, short-answer survey. Survey data were analysed using basic frequency displays, and descriptive statistics are reported. RESULTS: Almost 500 EMTs participated in this study, the vast majority of whom (90%) attended at least one DV call in the preceding year, with 65% attending between 10 and 20 DV calls. The majority of respondents (84.5%) wished for more education and training on the issue. CONCLUSION: EMTs have frequent contact with victims of DV yet have received little education about the issue. The majority of those surveyed would like specific education and training on DV.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,002 |
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 ».