ICT-Based Interventions for Women Experiencing Intimate Partner Violence: Research Needs in Usability and Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intimate Partner Violence is a "global pandemic". Meanwhile, information and communication technologies (ICT), such as the internet, mobile phones, and smartphones, are spreading worldwide, including in low- and middle-income countries. We reviewed the available evidence on the use of ICT-based interventions to address intimate partner violence (IPV), evaluating the effectiveness, acceptability, and suitability of ICT for addressing different aspects of the problem (e.g., awareness, screening, prevention, treatment, mental health). METHODS: We conducted a systematic review, following PRISMA guidelines, using the following databases: PubMed, PsycINFO, and Web of Science. Key search terms included women, violence, domestic violence, intimate partner violence, information, communication technology, ICT, technology, email, mobile, phone, digital, ehealth, web, computer, online, and computerized. Only articles written in English were included. RESULTS: Twenty-five studies addressing screening and disclosure, IPV prevention, ICT suitability, support and women's mental health were identified. The evidence reviewed suggests that ICT-based interventions were effective mainly in screening, disclosure, and prevention. However, there is a lack of homogeneity among the studies' outcome measurements and the sample sizes, the control groups used (if any), the type of interventions, and the study recruitment space. Questions addressing safety, equity, and the unintended consequences of the use of ICT in IPV programming are virtually non-existent. CONCLUSIONS: There is a clear need to develop women-centered ICT design when programming for IPV. Our study showed only one study that formally addressed software usability. The need for more research to address safety, equity, and the unintended consequences of the use of ICT in IPV programming is paramount. Studies addressing long term effects are also needed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».