Notice bibliographique
Résumé
Human trafficking is a global public health crisis catastrophically threatening the health and well-being of those trafficked. Limited studies measure health care providers’ confidence in their ability to recognize, treat, and refer those being trafficked. This integrative review synthesizes current knowledge on human trafficking and identifies gaps in research on educational interventions aimed at increasing provider knowledge and awareness as well as confidence in treating and referring those being trafficked. A systematic search of five databases identified peer-reviewed published papers between 2015 and 2021. The integrative review followed the framework of Toronto and the systemic search was guided by the Preferred Reporting Items for Systematic Revies and Meta-Analyses (PRISMA). Melnyk’s Levels of Evidence framework was used for appraising the quality of evidence. Findings across studies (N = 11) reveal that providers (nurses, doctors, social workers, and hospital staff) have low knowledge and confidence in their knowledge surrounding human trafficking and their role in identification, treatment, and referrals related to an array of barriers. Further findings across studies (N = 13) reveal that providers’ knowledge and confidence knowledge about human trafficking and identification, and referral of those being trafficked increased significantly with an array of educational interventions, but the transfer of this new knowledge to practice is a gap in research, as few studies reported this (n = 2).
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».