Domestic violence and abuse related emergency room visits in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospitals' emergency rooms (ERs) are generally the first point of contact of domestic violence and abuse (DVA) victims to the health care system. For efficient management and resource allocation for ERs to manage DVA-related emergencies in Canada, it is important to quantify and assess the pattern of these visits. METHODS: Aggregate DVA-related ER visits data, using relevant ICD-10-CA codes, from 2012 to 2016 were retrieved from IntelliHealth Ontario. The 2011 ON-Marg (Ontario Marginalization) indices were linked at the Dissemination Area level to ER data. Descriptive analyses including total number and rate of visits per 100,000 people were calculated, stratified by age and sex. The Slope Index of Inequality (SII) and Relative Index of Inequality (RII) were also assessed. RESULTS: From 2012 to 2016, 10,935 (81.2% by females and 18.8% by males) DVA-related visits were made to ERs in Ontario. An annual average of 25.5 visits per 100,000 females and 6.1 visits per 100,000 males was observed. Residential instability and deprivation were significant predictors of DVA-related ER visits. No particular site of injury was indicated in 38.5% of visits, 24.7% presented with cranio-maxillofacial (CMF) trauma in isolation, 28.9% presented with non-CMF injuries, and 7.9% visits presented with both CMF and non-CMF injuries. CONCLUSION: This study identified that the burden of DVA-related ER visits is large enough to warrant timely public health interventions, and observed that certain populations in Ontario experience more DVA and/or are more prone to its impact. Our findings have important implications for various stakeholders involved in planning and implementing relevant policies and programs.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 ».