Notice bibliographique
Résumé
Intimate partner violence (IPV) or domestic violence is a common and serious public health problem around the globe. Victims of IPV frequently present to health care practitioners including orthopaedic surgeons. Substantial research has been conducted on IPV over the past few decades, but very little research has focused on IPV in the field of orthopaedic surgery. Orthopaedic surgeons may be well positioned to help women who are experiencing IPV and position statements from both the American Academy of Orthopaedic Surgeons and the Canadian Orthopaedic Association exist and provide guidance on the topic. This thesis originated from the lack of understanding of IPV in orthopaedic patients as well as the desire to develop a program for orthopaedic surgeons to assist IPV victims presenting to orthopaedic fracture clinics. The overarching purpose of this thesis was to conduct research to understand the opportunities and challenges facing orthopaedic surgeons in assisting IPV victims in their orthopaedic fracture clinics. The specific aims of this thesis were: 1) to investigate orthopaedic surgeons’, surgical trainees’, and medical students’ perceptions about IPV, 2) to determine the prevalence of IPV in orthopaedic fracture clinic patients, 3) to assess the barriers to and facilitators for screening for IPV in orthopaedic settings, and 4) to discuss the development of a screening program for IPV in orthopaedic fracture clinics.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».