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Enregistrement W4392731860 · doi:10.1136/bmjopen-2023-075180

Enhancing care for transgender and gender diverse survivors of intimate partner violence: an Ontario-wide survey examining health and social service providers’ learning needs

2024· article· en· W4392731860 sur OpenAlexafffundabout
Janice Du Mont, C Emma Kelly, Hyuna Seo, Sydney Brouillard-Coyle, Robín Masón, Sheila Macdonald, Sarah Daisy Kosa

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensOntario HIV Treatment NetworkWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesGovernment of Ontario
Mots-clésTransgenderMedicineDomestic violenceService providerCurriculumStakeholderNursingNeeds assessmentHealth careSurvey data collectionPoison controlMedical educationSuicide preventionService (business)Public relationsPsychologySociologyEnvironmental healthPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To better understand healthcare and social/community service providers' learning needs associated with supporting transgender and gender diverse (trans) persons who have experienced intimate partner violence (IPV). SETTING: An online survey was distributed through the trans-LINK Network in Ontario, Canada. RESPONDENTS: 163 of 225 healthcare and social/community service providers completed the survey (72.4% response rate) between November 2022 and February 2023. MAIN OUTCOME MEASURES: Expertise, training, workplace practices and learning needs related to supporting trans survivors of IPV. METHOD: Quantitative survey results were analysed descriptively and open-ended responses were organised thematically. In March 2022, survey results were shared with 33 stakeholders who helped define goals and objectives for an e-learning curriculum using Jamboard, data from which were collated and organised into themes. RESULTS: Most (66.3%) survey respondents described having provided professional support to trans survivors of IPV, but only one-third (38.0%) reported having received relevant training, and many of the trainings cited were in fact focused on other forms of violence or trans health generally. The majority reported a mid (44.9%) or low-mid (28.5%) level of expertise and almost unanimously agreed that they would benefit from (further) training (99.4%). The most commonly recommended goal/objective for a curriculum emerging from the stakeholder consultation was to facilitate collaboration, knowledge sharing and (safe) referrals among organisations. CONCLUSIONS: The results of this study highlight the critical need for an IPV curriculum specific to trans survivors and responsive to the needs of providers. As no one profession can address this complex issue in isolation, it is important that the curriculum aims to facilitate collaboration across sectors. In the absence of appropriate training and referrals, practitioners may perpetuate harm when caring for trans survivors of IPV.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,195
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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