Promoting resilience in adults with experience of intimate partner violence or child maltreatment: a narrative synthesis of evidence across settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People who have experienced intimate partner violence (IPV) or child maltreatment (CM) are at risk of having lower resilience and adverse psychological outcomes. In keeping with the social and environmental factors that support resilience, there is a need to take a public health approach to its investigation and to identify existing initiatives in particular settings and populations that can guide its deliberate promotion. METHOD: This narrative synthesis examines quantitative and qualitative studies of interventions with resilience-related outcomes in specified health and other settings. Clinical RCTs are excluded as beyond the scope of this review. RESULTS: Twenty studies were identified for review in several settings, consisting of 14 quantitative studies, 2 review studies, 2 qualitative studies and 2 mixed-methods studies. Three quantitative studies produced strong evidence to support: a home visitation program for at-risk mothers; a methadone program for women and a substance abuse program. This review reveals that few studies use specific resilience measures. CONCLUSIONS: The topic has been little studied despite high needs for public health interventions in countries of all types. Interventions and research studies that use specific resilience measures are likely to help measure and integrate what is currently a disparate area. IMPLICATIONS: The participation of people with IPV or CM history in program and research design and implementation is indicated to support advocacy, innovation and sustainable interventions. This is especially pertinent for interventions in LAMIC and indigenous settings where continuing programs are sorely needed.
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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 | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».