Pathways and trajectories linking housing instability and poor health among low-income women experiencing intimate partner violence (IPV): Toward a conceptual framework
Notice bibliographique
Résumé
We used grounded theory to understand pathways and trajectories to housing instability (HI) and poor health among low-income women with experiences of intimate partner violence (IPV). We conducted in-depth interviews during 2010-11 with forty-one women (ages 18-45 years) living in Ontario, Canada. All women reported depressive symptoms in combination with other health problems. In addition to the direct pathway of IPV to poor health, thematic analysis revealed an indirect multi-tiered pathway with complex trajectories among IPV, HI, and poor health. These trajectories included material HI (homelessness, high mobility, evictions, problems paying rent, hiding, and landlord discrimination), psychological HI (feeling unsafe, low self-esteem, and poor control), and social trajectories (financial problems, loss of employment, income, or social networks, and leaving school). These trajectories elevated stress and decreased self-care (unhealthy behaviors, substance abuse, and reduced medical compliance) and exacerbated poor health already compromised by IPV. Depending on her specific context, each woman experienced these pathways and trajectories differently. Moreover, the women's experiences differed across three time periods: before, immediately after, and long after leaving an abusive relationship. Finally, we found that for these women, achieving stable housing was crucial for stabilizing their health.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».