“The Average Counsellor Wouldn’t Know”: Exploring How General Health Practitioners Understand and Respond to Domestic Violence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals experiencing and perpetrating intimate partner violence (IPV) are frequently in contact with general health and mental health services. Health service providers, including nurses, thus have a key role in identifying and responding to initial indicators of IPV risk. PURPOSE: The present study provides descriptive information about current assessment and intervention practices of health and mental health service providers when patients are presenting with concerns about IPV. METHODS: A secondary data analysis of interviews with general health practitioners (n = 17) were coded and dominant themes analyzed through thematic analysis. RESULTS: The present study uncovered ways in which IPV-related risks are, and are not, recognized and responded to. A metaphorical visual display in the form of a "domestic violence supply room" depicts the level of access and degree of competency described by practitioners in respective areas of practice. Within reach for all practitioners is the knowledge of factors that increase risk and vulnerability to IPV. Out of reach is a comprehensive understanding of the needs of children and perpetrators as well as the consistent ability to consider intersectionality and be reflexive when working with culturally and linguistically diverse populations. The step ladder to improved IPV response, including formal supports such as training and procedures, is frequently described as lacking. CONCLUSIONS: A consistent and empirically supported approach to IPV assessment and response is rare to find across generalist service provision. Although service providers possess basic knowledge of risk factors, organizational direction is needed to allow providers to address IPV confidently and effectively.
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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 | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».