Effect of orthopaedic resident education on screening for intimate partner violence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intimate Partner Violence (IPV) is prevalent in women presenting to orthopaedic fracture clinics. Rates of IPV have increased during the COVID-19 global pandemic. Our aim was to determine the effect of educational experiences on IPV knowledge and IPV screening to inform best-practices in resident education. METHODS: Cross-sectional online survey of orthopaedic surgery residency programs in Canada. Demographics, IPV educational experiences, IPV knowledge, and frequency of IPV screening were collected via a modified version of the Physician Readiness to Manage Intimate Partner Violence Survey (PREMIS). Descriptive statistics and regression modeling identified predictors of IPV knowledge and frequency of IPV screening. RESULTS: Responses were obtained from 105 orthopaedic residents; 84% participated in classroom training, 39% underwent mentorship training, 32% received both classroom training and mentorship, and 10% reported neither. Classroom training had no statistically significant association with IPV knowledge or frequency of IPV screening. Residents who received mentorship were 4.1 times more likely to screen for IPV (95% CI: 1.72-10.05), older residents were more likely to screen for IPV (OR: 8.3, 95% CI: 2.64-29.84), and senior residents were less likely to screen for IPV than junior residents (OR: 0.29, 95% CI: 0.09-0.82). CONCLUSIONS: Classroom training was not associated with any effect on IPV knowledge nor the frequency of IPV screening. Educational efforts should be targeted at increasing mentorship opportunities in order to improve IPV screening practices in Canadian orthopaedic residents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».