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Enregistrement W4413110259 · doi:10.1111/edt.70011

Public Perspectives of Oral and Maxillofacial Injuries Related to Domestic Abuse Experiences and Help‐Seeking Barriers: Web Scraping of Reddit Posts

2025· article· en· W4413110259 sur OpenAlexaff
Corinne Berger, Ana Beatriz Cantao, Liran Levin

Notice bibliographique

RevueDental Traumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuicide preventionMedicinePoison controlWeb siteDentistryThe InternetMedical emergencyWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Domestic abuse (DA) frequently results in injuries to the head, neck, and orofacial regions. Despite the visibility of these injuries, many survivors do not access formal medical or dental care because of fear, stigma, or systemic barriers. Reddit, an anonymous online platform, offers a unique opportunity to examine unfiltered victims/survivors' narratives shared in public forums. The aim of this study was to explore how DA, particularly its physical, psychological, and social impacts, was represented, perceived, and discussed on Reddit. Special attention was given to posts describing injuries to the head, neck, and orofacial region, to understand how victims/survivors narrated their experiences, sought support, and navigated disclosure in anonymous digital spaces. METHODS: This study employed web scraping to analyze Reddit posts from four domestic abuse-related subreddits (r/AbuseInterrupted, r/DomesticAbuse, r/DomesticViolence, and r/domesticviolence) using Python's Reddit API Wrapper (PRAW). Posts were filtered using anatomical keywords relevant to dental and maxillofacial trauma. After cleaning and manual review, first-person accounts referencing injuries to the head, neck, or orofacial area underwent qualitative thematic analysis and quantitative content analysis. RESULTS: A total of 588 Reddit posts related to DA were initially collected. Of the 588 posts, 153 (26.0%) met the inclusion criteria and were retained for analysis. Analysis of the 153 posts meeting the inclusion criteria revealed the most affected regions in DA victims, with frequent descriptions of physical abuse including slapping, grabbing, strangulation, and blunt-force trauma. Thematic analysis identified four central themes: (1) visible injuries, (2) barriers to accessing medical and dental care, (3) psychological and emotional consequences of abuse, and (4) inconsistent responses from healthcare and legal systems. CONCLUSIONS: Oral and Maxillofacial injuries may serve as critical red flags of domestic abuse. Even when visible, they are often overlooked by healthcare providers. The findings of this study underscore the need for trauma-informed training among dental professionals and support the integration of domestic abuse screening protocols into routine oral health care. Additionally, the ethical use of web scraping presents a valuable tool for public health research by amplifying survivor voices and helping to identify intervention gaps that may be missed in clinical or institutional data.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil0,622

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,313 · 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.

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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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