Mothers in Mind: Exploring the Efficacy of a Dyadic Group Parenting Intervention for Women Who Have Experienced Intimate Partner Violence and Their Young Children
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Identifying and responding to the mental health needs of young children (0–4 years) exposed to intimate partner violence is one of the most pressing issues confronting child mental health and welfare sectors today. Children exposed to IPV (CEIPV) are at an increased risk of experiencing maltreatment, developing emotional and behavioral problems, and experiencing other adversities (Kimball, Journal of Family Violence, 31, 625–637, 2016). Among the range of protective factors that can mitigate against this impact is a strong relationship with, and attachment to, a primary caregiver (Holt, Buckley, & Whelan, Child Abuse & Neglect, 32, 797–810, 2008). Despite this, there are few evidenced-based programs which address the unique parenting supports required by women who experience domestic violence, while simultaneously attending to the unique developmental and psycho-social needs of exposed young children (Austin, Shanahan, Barrios, & Macy, Trauma, Violence and Abuse, 20(4), 498–519, 2019). This article describes the development and preliminary evaluation of Mothers in Mind, a trauma-informed, dyadic, mother–child intervention program designed to meet this need. Analyses of data from 36 mother–child dyads who completed pre- and post-group evaluation find that, after program completion, mothers report greater parenting self-efficacy, healthier parenting, and enhanced psychological well-being. The importance of relational capacity building in mother–child dyads impacted by violence and suggestions for future avenues for research and intervention are explored.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Essai non randomisé | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,004 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».