“Don’t Turn a Blind Eye”: An Instruction for Supporting Meaningful Conversations About Gender-Based Violence During Perinatal Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Evidence suggests that Gender-based violence (GBV) is prevalent throughout the perinatal period. Women during this time have frequent contact with healthcare providers (HCPs), and there are many opportunities that HCPs can identify GBV and support women by early intervention during routine prenatal care. However, evidence shows that HCPs are still hesitant to address this issue. This study was conducted to explore the experiences of Survivors and HCPs on how to manage a meaningful conversation about GBV with survivors during perinatal care. METHODS: A thematic approach has been used in this qualitative study. RESULTS: Twenty-eight semi-structured interviews were conducted with survivors and HCPs. Three main themes emerged from the data analysis, including: "Knock gently on the door to enter the client's private world", "Show interest in clients' stories that are beyond their physical problems" and "Gradually and cautiously cross the hidden borders." CONCLUSION: HCPs play a pivotal role in identifying GBV and providing support for survivors, particularly during their perinatal period. However, initiating a conversation around this sensitive topic needs time, skill, and enough knowledge. Validating survivors' experiences, providing a private and safe atmosphere without judgment, and creating empathy could lead to more disclosure of GBV. To have a meaningful conversation, HCPs need to have a holistic approach toward care, show interest in clients' stories beyond their physical problems, and support clients who have shared sensitive information.
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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 | 0,013 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».