Knowledge and Attitudes Towards the Care for Women Subjected to Intimate Partner Violence Among Nurses in the Western Province of Sri Lanka
Notice bibliographique
Résumé
Intimate partner violence (IPV) is recognised as a global health and societal issue. Poor knowledge and attitudes among nurses in providing care to women experiencing IPV have been reported in previous studies. A descriptive cross-sectional survey was conducted among a stratified random sample of 407 female nurses working in 17 hospitals in the Western Province of Sri Lanka using a pretested questionnaire developed by the investigators. Ethical approval was obtained from Faculty of Medical Sciences, University of Sri Jayewardenepura. Cut off mark for good knowledge ≥ 60 was decided by an expert panel using modified Delphi Technique. Descriptive and inferential statistics were performed using SPSS version 21. The mean age of participants was 38.6(±7.9) years. Most (85%) had ‘poor’ overall knowledge about IPV. Knowledge scores were high in the domains of; acts indicating IPV (Mean80±SD28.2), presenting complaints of survivors of IPV (74.6±24.4), reasons preventing disclosure (81.4±19.6), reasons for women staying in violent relationships (79.2±23.1) and contribution of a nurse in providing support for women experiencing IPV (67.8±15.6). Lower levels of mean knowledge were evident in the domains of, root causes of IPV (49.7±19.0), non-health consequences (53.5±24.0), laws pertaining to IPV(31.0±25.9), services available in state sector (19.1±25.07) and in non-state sector (7.4± 22.1) and principles in providing women-centred care (33.7±26.5). More than a half (54%) of the participants had ‘good’ overall attitudes which were evident in mean scores for inquiring about IPV (91%), offering assistance though there is a lack of resources (79.8%) and maintaining confidentiality (57%). However, 34% agreed that violence by a husband is justifiable if the wife behaves in a way to provoke him, and 36% agreed that women should tolerate violence for the sake of their children. The findings indicate the urgent need for health authorities to educate practising nurses and incorporate relevant content in nursing curricula to enable them to recognise and support women experiencing IPV within the multidisciplinary teams.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».