Screening and receiving information for intimate partner violence in healthcare settings: a cross-sectional study of Arab and Jewish women of childbearing age in Israel
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We studied the proportion of women who have ever been screened (ES) for intimate partner violence (IPV) in a healthcare setting, received information (RI) about relevant services, or both, and explored disparities in screening and information provision by ethnicity and other characteristics. DESIGN: In 2014-2015, we undertook a cross-sectional study, conducting interviews using a structured questionnaire among a stratified sample of 1401 Arab and Jewish women in Israel. SETTING: A sample of 63 maternal and child health clinics (MCH) clinics in four geographical districts. PARTICIPANTS: Women aged 16-48 years, pregnant or up to 6 months after childbirth. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: We used multivariable generalised estimating equation analysis to determine characteristics of women who were ES (Has anyone at the healthcare services (HCS) ever asked you whether you have experienced IPV?); RI (Have you ever received information about what to do if you experience IPV?); and both (ES&RI). RESULTS: Less than half of participants (48.8%) reported ES; 50.5% RI; and 30% were both ES&RI. Having experienced any IPV was not associated with ES or ES&RI, but was associated with RI in an unexpected direction. Women at higher risk for IPV (Arab minority women, lower education, unmarried) were less likely to report being ES, RI or both. The OR and 95% CI for not ER&RI were: 1.58 (1.00 to 2.49) among Arab compared with Jewish women; 1.95 (1.42 to 2.66) among low education versus academic education women; 1.34 (1.03 to 1.73) among not working versus working. ES, RI and both differ across districts. CONCLUSIONS: While Israel mandates screening and providing information regarding IPV for women visiting the HCS, we found inequalities, suggesting inconsistencies in policy implementation and missed opportunities to detect IPV. To increase IPV screening and information provision, the ministry of health should circulate clarification and provide support to healthcare providers to conduct these activities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».