MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413101205 · doi:10.1177/21501319251356386

From Tragedy To Opportunity: Hospital-based Violence Intervention Programs May Address Root-Cause Health Disparities for Violent Traumatic Injury Patients

2025· article· en· W4413101205 sur OpenAlexaffabout
Khadija Brouillette, Joseph Gebru, Armaan K. Malhotra, Tyler McKechnie, Husain Shakil, Joseph Tropiano, Adom Bondzi‐Simpson

Notice bibliographique

RevueJournal of Primary Care & Community Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGun Ownership and Violence Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of TorontoBrock UniversityUniversity of British ColumbiaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTragedy (event)Intervention (counseling)Occupational safety and healthMedical emergencySuicide preventionInjury preventionHealth carePoison controlHealth equityPsychiatryFamily medicineNursingPublic healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Violence is a growing public health issue that disproportionately affects low-income and racialized communities across North America. While trauma centers appropriately respond to acute violent injuries, many patients are discharged back into the same environments that put them at risk. Hospital-based Violence Intervention Programs (HVIPs) offer opportunities for trauma care to address the upstream root causes of violence. These programs engage patients during critical "teachable moments," connecting them to staff with lived experience, along with social workers and community partners, providing personalized support such as mental health care, education, employment, and housing services. In Canada, several initiatives in Toronto and Winnipeg are examples of HVIPs assisting with reduction of repeat injury by intervening on root causes. The early results show reductions in re-injury, improved engagement in school, lower justice system involvement, and potential healthcare cost savings. This commentary explores Canadian HVIPs as a model for addressing health disparities linked to violence and considers how similar approaches can be adapted in other healthcare settings to better serve communities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Primary Care & Community HealthMême sujetGun Ownership and Violence ResearchTravaux en français237 207