Exploring How Sexual Assault Nurse Examiners Practise Trauma-Informed Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sexual violence is a term describing sexual acts where consent is not freely given. Registered nurses employed as sexual assault nurse examiners (SANEs) provide care to address the medical and legal needs of victims/survivors of sexual violence. Trauma-informed care (TIC) is an approach recommended when caring for individuals who have experienced trauma. PURPOSE: The study purpose was to understand how SANEs incorporate trauma-informed approaches in the care of adult and postpubescent adolescent victims/survivors of sexual violence. METHODS: Eight SANEs were purposively recruited to participate in online semistructured interviews. Interview data were analyzed using qualitative interpretive description. RESULTS: Six themes emerged from the analysis: (a) the importance of understanding the patient's experience; (b) personalized connection: developing a safe nurse-patient relationship; (c) choice: the framework of how we do things; (d) rebuilding strengths and skills to support healing and posttraumatic growth; (e) a wonderful way to practise: facilitators and benefits of trauma-informed practice; and (f) challenges to trauma-informed practice. CONCLUSIONS: These findings indicate the perceived value of TIC and the need for enhanced support of providers who deliver TIC. More research is warranted to strengthen the evidence about trauma-informed practice in SANE programs and across healthcare settings.
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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 | 0,015 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».