Dental Professionals' Knowledge and Understanding of Intimate Partner Violence: A Pan‐Canadian Cross‐Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intimate partner violence (IPV) is a global health concern, with over a quarter of women and girls worldwide experiencing IPV at least once in their lifetime. Previous research has indicated that dentists often lack the training and confidence to handle IPV-related concerns in clinical settings. The purpose of this study was to examine dental professionals' knowledge, attitudes, and solutions offered to victims regarding IPV-related concerns. METHODS: A cross-sectional study in a survey format was administered across Canada to collect responses from dentists, dental hygienists, dental therapists, and dental assistants. The questions in the survey were designed to evaluate professionals' knowledge of IPV, comfort levels addressing the topic with their patients, attitudes toward IPV, and knowledge of intervention resources. RESULTS: Overall, 327 dental professionals completed the survey, with 183 dentists, 77 dental assistants, 60 dental hygienists, and 5 dental therapists. Most dental professionals indicated that they have not received training related to IPV at any point either during their education (88%) or career (81%). Furthermore, most dental professionals reported that they did not feel comfortable speaking to patients about IPV-related concerns (51%) nor did they feel prepared to provide referrals or resources to victims. However, dental professionals generally feel that they do have a role in responding to IPV-related events (55%) and would like more training on this topic (61%). CONCLUSIONS: Dental professionals largely believe that they are key responders to assist potential IPV victims and appear willing to take steps toward doing so. This study's findings also indicate that there is not currently widespread access to the tools, protocols, and educational resources that could facilitate this assistance.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».