Evaluating the Relationship Between Intimate Partner Violence-Related Training and Mental Health Professionals’ Assessment of Relationship Problems
Notice bibliographique
Résumé
Intimate partner violence (IPV) is a serious public health problem associated with increased risk of developing mental health conditions. Assessment of IPV in mental health settings is important for appropriate treatment planning and referral; however, lack of training in how to identify and respond to IPV presents a significant barrier to assessment. To address this issue, the World Health Organization (WHO) advanced a series of evidence-based recommendations for IPV-related training programs. This study examines the relationship between mental health professionals’ experiences of IPV-related training, including the degree to which their training resembles WHO training recommendations, and their accuracy in correctly identifying relationship problems. Participants were psychologists and psychiatrists ( N = 321) from 24 countries who agreed to participate in an online survey in French, Japanese, or Spanish. They responded to questions regarding their IPV-related training (i.e., components and hours of training) and rated the presence or absence of clinically significant relationship problems and maltreatment (RPM) and mental disorders across four case vignettes. Participants who received IPV-related training, and whose training was more recent and more closely resembled WHO training recommendations, were more likely than those without training to accurately identify RPM when it was present. Clinicians regardless of IPV-related training were equally likely to misclassify normative couple issues as clinically significant RPM. Findings suggest that IPV-related training assists clinicians in making more accurate assessments of patients presenting with clinically significant relationship problems, including IPV. These data inform recommendations for IPV-related training programs and suggest that training should be repeated, multicomponent, and include experiential training exercises, and guidelines for distinguishing normative relationship problems from clinically significant RPM.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».