Intimate Partner Violence: What Are Physicians' Perceptions?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intimate partner violence (IPV) is common in primary care; 11% to 22% of women experienced physical abuse in the past year. Older women experience IPV as well, but it is often undetected. This study examined primary care providers' awareness about IPV in older women, including their screening practices and management. METHODS: Interviews and focus groups were conducted with 44 primary care providers. Thematic analysis was used to identify common themes. RESULTS: Providers fell along a continuum of thoroughness for identifying and managing IPV in older women, ranging from suboptimal to thorough identification of IPV and suboptimal to thorough management of the patient. In addition to the barriers commonly reported about IPV screening in younger women, providers described limited understanding of the diagnoses commonly associated with IPV, frustration with older women's unwillingness to disclose problems and ask for help, and limited community services that accommodate older women with IPV. Providers recommended that communities sponsor public awareness campaigns about IPV as a problem for all women and that aging and IPV agencies work together. CONCLUSIONS: Continued provider training about IPV should include information on identifying older victims and appropriate management options. Participants stressed the importance of community efforts to raise awareness and improve resources available for older women who are victims of IPV.
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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 | 0,007 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».