How do health practitioners in a large Australian public hospital identify and respond to reproductive abuse? A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Reproductive abuse is defined as a deliberate attempt to control or interfere with a woman's reproductive choices. It is associated with a range of negative health outcomes and presents a hidden challenge for health practitioners. There is a dearth of research on reproductive abuse, particularly qualitative research. This study aims to address this gap by exploring how health practitioners in a large Australian public hospital identify and respond to reproductive abuse. METHODS: We conducted semi-structured interviews with n=17 health practitioners working across multiple disciplines within a large metropolitan public hospital in Victoria. Data were analysed thematically. RESULTS: Three themes were developed: Figuring out that something is wrong; Creating a safe space to work out what she wants; and Everyone needs to do their part. CONCLUSIONS: Practitioners relied on intuition developed through experience to identify reproductive abuse. Once identified, most practitioners described a woman-led response promoting safety; however, there were inconsistencies in how this was enacted across different professions. Lack of clarity around the level of response required was also a barrier. Implications for public health: Our findings highlight the pressing need for evidence-based guidelines for health practitioners and a 'best practice' model specific to reproductive abuse.
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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 | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».