Preparation of Australian and Spanish nursing students for intimate partner violence
Notice bibliographique
Résumé
Objective : Throughout the world intimate partner violence (IPV) is a significant issue and it is important that nurses contribute to policy development, as well as to the nursing care of families. Nurses are uniquely positioned to identify, and support women experiencing IPV. For them to contribute to policy development, they need firstly to develop a better understanding of the issue and to their role in addressing it. This study explored and compared perceptions, attitudes and knowledge of IPV of nursing students in Australia and Spain. Methods : Students from all levels of the nursing programs in both countries participated in focus groups and a follow up survey exploring their understanding of, and attitudes towards IPV. The data from the focus groups was analysed thematically and the quantitative data from the survey statistically. Results : Spanish nursing students had significantly more positive/comprehensive views about the role nurses have in managing IPV, had a stronger view about the nurses’ role and that they were more prepared. Although the Australian and Spanish participants were not identical, for example, the Australian sample was predominantly female and over the age of 35, these factors do not explain why the difference. The study was only undertaken in one Australian University and one Spanish university so results cannot be generalised to either country. Conclusions : The findings suggest that there may be much more that could be done to prepare nurses to deal with issues of IPV and to take a lead role in recommending policy changes worldwide.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».