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Enregistrement W2402451040 · doi:10.1002/2327-6924.12378

Nurse practitioner screening for childhood adversity among adult primary care patients

2016· article· en· W2402451040 sur OpenAlexaff
Karen A. Kalmakis, Genevieve E. Chandler, Susan Jo Roberts, Katherine Leung

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Association of Nurse Practitioners · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensHealth Sciences North
Organismes subventionnairesAmerican Nurses Foundation
Mots-clésNurse practitionersPrimary careMedicinePrimary health careFamily medicineNursingHealth careEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Researchers have demonstrated an association between experiencing childhood abuse and multiple chronic health conditions in adulthood, yet this evidence has not been routinely translated to practice. The purpose of this research study was to examine nurse practitioner (NP) practices, skills, attitudes, and perceived barriers associated with screening adult patients for childhood abuse to determine the extent to which evidence of the association between childhood abuse and negative health outcomes has been translated to NP practice. METHODS: A mixed-method approach with web-based questionnaires and online focus groups was used to examine NP screening for histories of childhood abuse. CONCLUSIONS: A total of 188 complete NP surveys were analyzed along with data from focus groups with 12 NPs. One third of the NPs regularly screened for childhood abuse and believed screening was their responsibility. Six barriers, including insufficient time and lack of confidence when inquiring about abuse, were significantly associated with NP screening practices. The focus group participants discussed how and when one should ask about childhood abuse, and the need for education about screening. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Time constraints and NPs' lack of confidence in their ability to screen for histories of childhood abuse must be addressed to encourage routine screening in primary care practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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