INTIMATE PARTNER VIOLENCE AND NEW-ONSET DEPRESSION: A LONGITUDINAL STUDY OF WOMEN'S CHILDHOOD AND ADULT HISTORIES OF ABUSE
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies indicate that women victims of intimate partner violence are at increased risk for poor mental health. This research disentangled the effect of partner violence on new-onset depression and psychosis spectrum symptoms from effects of child maltreatment and other confounding factors, including substance abuse and antisocial personality. METHODS: Participants were 1,052 mothers involved in the Environmental Risk (E-Risk) Longitudinal Twin Study, a nationally representative cohort of families followed prospectively. To test the directionality of associations between partner violence and depression, only women without a history of depression at the beginning of the study were considered (n = 978). Partner violence and mental health were assessed during face-to-face interviews with women across three time points. RESULTS: Four of 10 women reported being the victim of violence from their partner in a 10-year period. They represent 33% of our cohort and they account for 51% of new-onset depression. These women had a twofold increase in their risk of suffering from new-onset depression once the effect of childhood maltreatment, socioeconomic deprivation, antisocial personality, and young motherhood were controlled. Women who were abused both in childhood and adulthood were four to seven times more likely to suffer from depression than never-abused women. We observed similar associations with psychosis spectrum symptoms. CONCLUSIONS: Women victims of partner violence account for more than their share of depression. Findings strengthen existing evidence that partner violence independently contributes to women's poor mental health. Psychological difficulties among a considerable number of women could be reduced by stopping partner violence.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».