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Enregistrement W3215502641 · doi:10.1016/s2468-2667(21)00234-6

Housing interventions for women experiencing intimate partner violence: a systematic review

2021· review· en· W3215502641 sur OpenAlexafffundabout
Alexa R. Yakubovich, Alysha A Bartsch, Nicholas Metheny, Dionne Gesink, Patricia O’Campo

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Public Health · 2021
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoMinistry of Children, Community and Social ServicesSt. Michael's HospitalDalhousie University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésPsychological interventionPsychosocialDomestic violenceMedicineGrey literaturePoison controlSystematic reviewGerontologySuicide preventionMeta-analysisData extractionMEDLINEEnvironmental healthPsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Intimate partner violence (IPV) is the leading cause of women's homelessness. However, what works best to respond to the needs of women experiencing IPV and homelessness remains unclear. We aimed to systematically review the effects of housing interventions on the physical, psychosocial, and economic wellbeing of women experiencing IPV. METHODS: In this systematic review, we searched 15 electronic databases and conducted an extensive grey literature and hand reference search between Jan 29, 2020, and May 31, 2021. We included controlled quantitative studies of housing interventions (from emergency shelter to permanent supportive housing) that were reported in English, without time restrictions, and examined any physical, psychosocial, or economic outcomes among women experiencing IPV. We critically appraised included studies using the Cochrane Effective Practice and Organisation of Care criteria and extracted data using a piloted extraction form. We synthesised our results using harvest plots to summarise whether the weight of the evidence suggested benefits, disadvantages, or null effects; patterns by study quality; and evidence gaps. This study is registered with PROSPERO, CRD42020176705. FINDINGS: We screened 23 902 unique records and identified 34 eligible studies with quantitative data on the outcomes of housing interventions among women experiencing IPV. Most studies evaluated the outcomes of either shelter interventions (18 studies [53%]) or shelter plus some other programming (eight [24%]). The remaining eight studies evaluated longer-term housing solutions, including supportive housing (five studies [15%]), critical time interventions (one [3%]), transitional housing (one [3%]), and stay-at-home models (one [3%]). There was no cumulative evidence of disadvantages following any IPV-housing intervention. Evidence of benefits was strongest for mental health outcomes, intent to leave partner, perceived safety, and housing and partner-related stress. Included studies were at high risk of bias across most domains (eg, confounding). INTERPRETATION: There is promising evidence on the continuum of IPV-housing services for women, especially in terms of proximal outcomes, such as mental health, intent to leave partner, safety, and housing stress. However, more research of higher quality is needed, particularly on long-term housing solutions and from outside of the USA. FUNDING: The Social Sciences and Humanities Research Council (430-2021-01176) and Canadian Institutes of Health Research (HSI-166388).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,311
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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