Urgent care-seeking and injury severity for intimate partner violence during COVID-19: a Canadian retrospective chart review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early reports raised alarms that intimate partner violence (IPV) increased during the COVID-19 pandemic, but initial studies showed that visits to emergency departments (EDs) decreased. This study assessed the impact of the prolonged pandemic and its associated restrictions on both rates of urgent care-seeking and injury severity for IPV. METHODS: Data from the Kingston Health Sciences Centre's (KHSC) ED were utilized to compare IPV presentations during 'Pre-COVID' (December 17, 2018 - March 16, 2020) and 'COVID' (March 17, 2020 - June 16, 2021), as well as three periods of heightened local restrictions: 'Lockdown-1' (March 17 - June 12, 2020), 'Lockdown-2' (December 26, 2020 - February 10, 2021) and 'Lockdown-3' (April 8 - June 2, 2021). The primary outcomes were incidence rate of IPV visits and injury severity, which was assessed using the Clinical Injury Extent Score (CIES) and Injury Severity Score (ISS). RESULTS: A total of 128 individuals were included. This sample had mean age of 34 years, was comprised of mostly women (97%), and represented a variety of intimate relationship types. Some individuals presented multiple times, resulting in a total of 139 acute IPV presentations. The frequency of IPV visits during COVID was similar to the Pre-COVID time period (67 vs. 72; p = 0.67). Incidence rate was 13% higher during COVID, though this difference was non-significant (6.66 vs. 5.90; p = 0.47). IPV visit frequency varied across lockdown periods (11 in Lockdown-1, 12 in Lockdown-2 and 6 in Lockdown-3), with the highest incidence rate during Lockdown-2 (12.71). There were more moderate and severe injuries during COVID compared to Pre-COVID, but mean CIES was not statistically significantly different (1.91 vs. 1.69; p = 0.29), nor was mean ISS (11.88 vs. 12.52; p = 0.73). CONCLUSIONS: During the 15-months following the start of COVID-19, there were small, but non-significant increases in both incidence rate and severity of IPV presentations to the KHSC ED. This may reflect escalation of violence as pandemic restrictions persisted and requires further investigation.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».