Pathways of Chronic Pain in Survivors of Intimate Partner Violence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the roles of lifetime abuse-related injury, posttraumatic stress disorder (PTSD) symptom severity, and depressive symptom severity in mediating the effects of severity of assaultive intimate partner violence (IPV), psychological IPV, and child abuse on chronic pain severity in women survivors of IPV. METHODS: Structural equation modeling of data from a community sample of 309 women survivors of IPV was used to test partial and full theoretical models of the relationships among the variables of interest. RESULTS: The full model had good fit and accounted for 40.2% of the variance in chronic pain severity. Abuse-related injury, PTSD symptom severity, and depressive symptom severity significantly mediated the relationship between child abuse severity and chronic pain severity, but only abuse-related injury significantly mediated the relationship between assaultive IPV severity and chronic pain severity. Psychological IPV severity was the only abuse variable with significant direct effects on chronic pain severity but had no significant indirect effects. CONCLUSIONS: These findings can inform clinical care of women with chronic pain in all areas of healthcare delivery by reinforcing the importance of assessing for a history of child abuse and IPV. Moreover, they highlight the relevance of routinely assessing for abuse-related injury and PTSD and depressive symptom severity when working with women who report chronic pain.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».