Patient and Healthcare Provider Satisfaction with Sexual Assault Nurse Examiners (SANEs): A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: The World Health Organization (WHO) estimates that one in three women worldwide has experienced physical or sexual violence. In countries like the US, UK, and Canada, victims are often cared for by sexual assault nurse examiners (SANEs), who are trained to conduct forensic exams and offer emotional support, reducing the risk of retraumatisation. Thus, the aim of this study was to describe the satisfaction of patients and healthcare professionals with SANEs’ services. Methods: A systematic review was conducted by searching the PubMed, Web of Science, and Scopus databases, selecting studies that focused on patient and healthcare provider satisfaction with SANEs’ services. Results: In total, nine studies meeting the inclusion and exclusion criteria were analysed. Of these, 55% focused on healthcare provider satisfaction, while 44% examined the experiences of sexual assault survivors. All studies examining patient satisfaction with the care provided by SANE professionals (n = 3) reported satisfaction levels exceeding 90%, with many users highly recommending their services. Conclusions: The role of sexual assault nurse examiners is crucial in providing victims with a safe environment and quality of care, and in reducing the risk of retraumatisation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».