Using Behavior Change Theory to Understand How to Support Screening for Traumatic Brain Injuries Among Women Who Have Experienced Intimate Partner Violence
Notice bibliographique
Résumé
Background: Women who experience intimate partner violence (IPV) are at a high risk for traumatic brain injuries (TBIs). Women's shelters may be an ideal location for TBI screening. Behavior change theory can help understand factors that influence screening at women's shelters and develop interventions to promote screening. Objective: To use behavior change theory to understand the local context of women's shelters, factors influencing screening for TBIs among staff who work at women's shelters, and co-develop intervention recommendations to promote screening of TBIs at women's shelters. Methods: The research was conducted in three phases in partnership with the Kelowna Women's Shelter. In phase 1, participants (staff at women's shelters across Canada) completed an online survey that assessed their current TBI screening behaviors, knowledge of TBIs, and factors influencing screening. In phase 2, participants (staff at women's shelters in the Okanagan) completed an interview regarding the factors that influence screening for TBIs. In both phases, factors were analyzed using the Theoretical Domains Framework. In phase 3, intervention recommendations were co-developed using the Behavior Change Wheel. Results: In phase 1, findings indicate that participants (n = 150) lack skills (mean = 2.1, standard deviation [SD] = 1.9) and knowledge (mean = 2.9, SD = 2.2) with regard to screening and are nervous to screen (mean = 3.0, SD = 2.4) for TBIs. In phase 2, 194 barriers to screening for TBI were extracted from 10 interviews with staff members. Prominent domains included knowledge (37%), beliefs about capabilities (16%), and environmental context and resources (15%). Finally, in phase 3, five intervention recommendations were co-developed for interventions aiming to promote TBI screening in women's shelters. Conclusions: This thesis was the first theory-based study to develop intervention recommendations for promoting screening of TBIs at women's shelters. The recommendations have the potential to increase TBI screening at women's shelters ultimately improving the quality of life of women who have experienced a TBI from IPV.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».