Spatial Disparities of Sexual and Gender-Based Violence Emergency Room Use in Canada: A Rural Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Sexual- and gender-based violence (SGBV) remains a widespread public health crisis, with women in rural, remote, and northern communities across Canada disproportionately impacted. Despite well-documented barriers to accessing services in rural areas, there is limited national data on hospital-based care for SGBV-related injuries. This study utilizes the 2016 Canadian Community Health and Environment Cohort, hospital administrative records, and the Index of Remoteness to examine emergency room use (ERU) for SGBV across urban and rural regions between 2015 and 2021, including the period of the COVID-19 pandemic. Stratified analyses were performed by SGBV subtype, remoteness level, and sociodemographic factors. Results consistently showed higher odds of SGBV-related ERU in rural areas for all subtypes (i.e., physical violence, intimate partner violence (IPV), and sexual violence, with rural residents 65% more likely to seek ER care for overall SGBV than their urban counterparts. ERU rates increased with remoteness, notably spiking in the most isolated regions. During COVID-19, ERU for sexual and physical violence grew in both urban and rural settings, while ERU related to IPV declined, indicating disrupted help-seeking during lockdowns. Sociodemographic analysis identified higher ERU among younger individuals, women, immigrants, economically marginalized groups, and those living in rental or subsidized housing in rural areas. By applying an intersectional geographic framework, this study sheds light on how geographic isolation, social inequities, and structural barriers influence emergency service use for SGBV-related injuries. The findings underscore the pressing need to invest in culturally safe, community-based alternatives to emergency care and to tailor intervention strategies that address the unique needs of rural populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».