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Enregistrement W2759785443

Qué barreras y facilitadores identifican enfermeras y médicos para preguntar a las usuarias sobre violencia de género

2016· article· es· W2759785443 sur OpenAlexaboutno aff
Isabel María Castanedo Córdoba

Notice bibliographique

RevueEvidentia: Revista de enfermería basada en la evidencia · 2016
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesSociologyPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Justificacion. La violencia de genero es un serio problema de salud publica y de complicado abordaje por parte de los profesionales sanitarios. Las mujeres no son propensas a revelar el abuso a menos que se les pregunte directamente y es en ese sentido donde los profesionales encuentran diversas barreras que dificultan una adecuada atencion a la mujer que padece los malos tratos. Por otro lado trabajos realizados con grupos focales de mujeres que habian experimentado malos tratos ofrecen consejos especificos a los profesionales para proporcionar un abordaje de este problema de salud. Objetivo del estudio. El objetivo general fue identificar las barreras y los facilitadores para los profesionales sanitarios, concretamente enfermeria y medicina, a la hora de preguntar sobre la violencia de genero a las mujeres que atienden. Los objetivos especificos fueron explorar las experiencias de los profesionales en el terreno personal y profesional sobre la violencia de genero, determinar la variacion segun la disciplina e identificar las implicaciones para la practica, la politica del lugar de trabajo y el desarrollo del curriculum. Diseno. Estudio cualitativo. Lugar. Ontario, Canada. Sujetos. Se eligio una muestra aleatoria de 1000 medicos y 1000 enfermeras ponderada por especialidades (medicina familiar, medicina de emergencia, salud publica, obstetricia y ginecologia). Se les envio un preaviso informandoles de la encuesta, una semana mas tarde recibieron una carta personalizada de la informacion y el cuestionario. Un total de 931 profesionales completaron los cuestionarios, 597 se identificaron como enfermeras, 328 indicaron que eran medicos, 6 sujetos no identificaron su disciplina. Recogida de datos y analisis. El cuestionario autoadministrado que se envio a la muestra consto de 43 items y dos preguntas abiertas sobre las barreras y los facilitadores para preguntar sobre la violencia de genero, a saber: ?Que es lo que experimenta como barreras para la deteccion del maltrato contra la mujer?, y ?Que le ha ayudado o podria ayudarle a facilitar la deteccion de malos tratos?. La recogida de datos se llevo a cabo desde marzo a junio de 2004. Se llevo a cabo un analisis de contenido inductivo donde los patrones y categorias emergieron de los datos sin haber sido prefijados antes del analisis. Se realizaron controles aleatorios para asegurar la coherencia de la codificacion. Las escasas discrepancias que se identificaron en la codificacion fueron resueltas por consenso. Se calcularon las frecuencias de las categorias identificadas y debido al relativamente bajo numero de observaciones en algunas de las tablas se realizo el test de Fisher para determinar la significacion estadistica al examinar las diferencias entre ambas disciplinas. Resultados. Del total de la muestra 769 sujetos presentaron observaciones por escrito a las dos preguntas abiertas, de los cuales 527 fueron enfermeras, 238 medicos y 4 que no identificaron su disciplina. De esos datos, la mayoria de los comentarios fueron aportados por mujeres (81,1%). Barreras para preguntar sobre el maltrato. Se identificaron nueve categorias como dificultades o barreras para los profesionales. Las barreras descritas fueron la falta de tiempo, la falta de formacion, la falta de espacio y privacidad, las conductas atribuidas a las mujeres que viven en el maltrato, la presencia de la pareja, las practicas culturales o linguisticas, la falta de recursos de calidad o gestion de apoyo inadecuada, la incomodidad personal y los entornos rurales. Hubo diferencias estadisticamente significativas entre las enfermeras y los medicos con respecto a las siguientes barreras: falta de tiempo, falta de formacion, idioma/practicas culturales, presencia de pareja, falta de recursos y la falta de espacio/privacidad. Los facilitadores se agruparon en las siguientes categorias de resultados: formacion o entrenamiento, recursos comunitarios y de apoyo profesionales, herramientas profesionales (protocolos y politicas), experiencias propias sobre violencia de genero, materiales educativos y tiempo. Conclusiones. Las barreras que se describen con mayor frecuencia son la falta de tiempo y las conductas atribuidas a las mujeres que viven el abuso, como la negacion y la falta de accion. Se describen apoyos profesionales como la disponibilidad de trabajadores sociales y el acceso a recursos de la comunidad como facilitadores. El entrenamiento de los profesionales se observo como un facilitador con diferencia significativa para la disciplina enfermera. Esta investigacion pone de manifiesto la necesidad de estrategias multidisciplinares de prevencion, atencion a la mujer, de seguimiento, aprendizaje continuo, entornos de trabajo solidarios y politicas de los centros de trabajo, para abordar los desafios y complejidades asociadas con la investigacion sobre la violencia de genero.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,304 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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