Nurse Home Visitors’ Perceptions of Mandatory Reporting of Intimate Partner Violence to Law Enforcement Agencies
Notice bibliographique
Résumé
In the United States, there is an ongoing debate about requiring health care professionals to report intimate partner violence (IPV) to law enforcement agencies. A comprehensive examination of the perspectives of those required to report abuse is critical, as their roles as mandated reporters often pose legal, practical, moral, and ethical questions. Even so, the perspective of health care professionals who are required to report is often overlooked and research is scarce on mandated reporters who work outside of clinical settings, such as nurses who engage in home visitation with clients. The purpose of this study was to examine nurse home visitors' perspectives regarding the mandatory reporting of IPV, specifically focusing on their attitudes toward reporting, perceived awareness of reporting requirements, and intended reporting behaviors. A web-based survey was administered to nurses in the Nurse-Family Partnership home visitation program across the United States. A total of 532 completed surveys were returned (response rate = 49%). In terms of support for reporting IPV, 40% of nurses indicated that they should "always" be required to report. Almost half of the sample indicated that they would report a case of IPV, yet less than one-third of participants were aware of a legal mandate. Attitudes and support toward reporting as well as the perception of a reporting requirement significantly predicted intention to report. Furthermore, 29% of participants did not know if they were required to report IPV perpetrated against their clients. Comprehensive information about mandatory reporting duties is needed for health care professionals in home visitation settings. The findings of the current study highlight the need to reduce variation among practitioners and establish consistent program practices that are grounded in the program's principals, supported by existing research, and compliant with existing state policies.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».