Les freins au signalement de violences conjugales en médecine générale : étude qualitative auprès de médecins généralistes dans les Alpes-Maritimes
Bibliographic record
Abstract
Introduction : le sujet des violences conjugales est devenu l’une des priorités gouvernementales de cette dernière décennie au vu de chiffres toujours aussi alarmants. Dans cette mouvance, un Grenelle contre les violences conjugales s’est réuni pour apporter de nouvelles mesures d’aide aux victimes afin de les protéger. Sur le plan des avancées médicales, la promulgation de la loi du 30 Juillet 2020 offre désormais la possibilité au médecin de déroger au secret médical en signalant une situation de violence conjugale, même contre l’accord de la victime. Objectif : recueillir le ressenti des médecins généralistes des Alpes-Maritimes face à cette loi et leurs freins à signaler une situation de violences conjugales. Objectif secondaire : créer un outil réflexe et pratique d’utilisation en cabinet pour faciliter et encourager le signalement. Matériel et méthode : étude qualitative par entretiens semi dirigés auprès de 14 médecins généralistes installés dans les Alpes-Maritimes. Analyse par théorisation ancrée. Résultats : la majorité des médecins interrogés avaient eu connaissance de la loi du 30 Juillet 2020. Aucun n’avait réalisé de signalement judiciaire dans le cadre de violences conjugales. La quasi- totalité des médecins se sont montrés réticents à appliquer cette loi pour plusieurs raisons : la crainte de rompre une alliance thérapeutique en allant contre l’accord de la victime, la peur de signaler en excès par manque d’objectivité, la crainte d’engager leur responsabilité, la méconnaissance des modalités pratiques du signalement et le manque de contacts avec les professionnels des domaines judiciaire et social intervenant suite au signalement, l’absence d’assurance d’une prise en charge judiciaire efficace pour mettre en sécurité la victime, et enfin l’absence de définition précise et un ressenti subjectif concernant les critères d’emprise et de danger immédiat cités dans la loi comme conditions indispensables pour signaler. Conclusion : les médecins restent réticents à appliquer la loi du 30 Juillet 2020 et perçoivent le signalement judiciaire comme une pratique imposée et la solution ultime pour extraire une victime en urgence d’une situation de violences conjugales. Pourtant, il est primordial qu’ils gardent en mémoire qu’aucune obligation de signalement ne leur est imposée, qu’il n’est pas nécessaire d’être sûr et certain de l’existence des conditions d’emprise et de danger immédiat pour signaler, et qu’une procédure de signalement doit s’inscrire le plus possible dans les suites d’un accompagnement au long cours. Le médecin ne doit pas penser qu’il doit agir seul ; de nombreux interlocuteurs sont disponibles pour le soutenir et l’accompagner au cours d’un signalement. Pour lutter contre les freins à signaler répertoriés, une fiche réflexe a été élaborée pour être diffusée dans les Alpes-Maritimes. Elle répertorie les étapes clés du signalement et les contacts utiles dans le département.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.016 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".