Paramedic Identification and Management of Victims of Intimate Partner Violence: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Intimate partner violence (IPV) occurs between adults of the same or opposite sex in a current, or past, intimate relationship. The aim of this paper is to review the literature regarding paramedic confidence, capacity and accuracy when identifying adult victims of IPV and subsequent management of the scene when IPV is suspected or identified. Methods A review of the literature using Ovid MEDLINE was conducted; five articles met the inclusion and exclusion criteria. Results Results show a consistency in findings across research areas in Australia, Canada and the United States and are clear in four separate areas: paramedics demonstrate a high degree of accuracy in identifying IPV victims; professional training effectively increases paramedic knowledge of IPV; greater than 50% of the paramedic population surveyed felt underprepared to deal with an IPV scene; and the majority of surveyed paramedics attend between one and 10 IPV scenes per year. Conclusion This review indicates that paramedics have the capacity to accurately identify IPV victims, and that paramedics recognise a deficit in their professional IPV training. Further research is required, using a robust sample size, to construct appropriate training packages and guide improvement to paramedic clinical practice guidelines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».