Trauma Informed Care Training in Ob/Gyn Residency Programs [26G]
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: One in six American women experience sexual abuse in their lifetime, which pre-disposes a large percentage of our patients to post-traumatic stress disorder. Patients report being re-traumatized when undergoing exams during childbirth and routine Ob/Gyn visits. Very little is known about whether Ob/Gyn physicians are trained to care for patients who have experienced trauma. METHODS: This study was a cross-sectional survey administered to program directors at all US and Canadian Ob/Gyn Residency programs in September of 2019. RESULTS: At this time, 58 out of 241 (24%) program directors have responded to the survey and represent all ACOG districts. Over 20% of programs have formal training that occurs every year, 63.8% have had some training occur in the past though not on a regular basis, and 15.5% have never had any training. When asked about the primary barrier to providing this training, 27.6% of respondents cited the lack of facilitators to teach it, followed by lack of time within the residency curriculum (17.2%). About 30% of respondents are satisfied with the current training provided at their program. All respondents agree that Ob/Gyn residents need to be trained in trauma informed care, 60.3% believe it should be a CREOG educational objective, and 88% would be somewhat or extremely likely to implement a training program specifically designed for Ob/Gyn residents if one became available. CONCLUSION: Most Ob/Gyn residency programs are providing some training on the care of patients who have experienced trauma, however respondents in our sample are largely unsatisfied with how this occurs.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».