Abuse-Related Injury and Symptoms of Posttraumatic Stress Disorder as Mechanisms of Chronic Pain in Survivors of Intimate Partner Violence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the role of abuse-related injury and posttraumatic stress disorder (PTSD) symptom severity in mediating the effects of assaultive intimate partner violence (IPV) severity, psychological IPV severity, and child abuse severity on chronic pain severity in women survivors of IPV. METHODS: Using data collected from a community sample of 309 women survivors of IPV, structural equation modeling was used to test a theoretical model of the relationships among the key variables. RESULTS: The theoretical model accounted for almost 38% of the variance in chronic pain severity. PTSD symptom severity was a significant mediator of the relationships of both child abuse severity (beta = 0.13) and assaultive IPV severity (beta = 0.06) with chronic pain severity. Lifetime abuse-related injury was also a significant mediator of the relationships between both child abuse severity (beta = 0.05) and assaultive IPV severity (beta = 0.06) and chronic pain severity. Child abuse severity made the largest significant contribution to the model (beta = 0.35). Assaultive IPV severity had a significant indirect effect (beta = 0.12) on chronic pain severity while psychological IPV severity had a significant direct effect (beta = 0.20). CONCLUSIONS: Management of chronic pain in IPV survivors requires attention to symptoms of PTSD, abuse-related injury, and lifetime experiences of violence. Ensuring that acute pain from injury is adequately treated and followed over time may reduce the extent of chronic pain in abused women. The results also support the importance of routine assessment for IPV and child abuse.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».