Health Service Interventions for Intimate Partner Violence among Military Personnel and Veterans: A Framework and Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
IPV is a significant concern among active duty (AD) military personnel or veterans, and there is a need for initiatives to address violence perpetrated by such personnel, and IPV victimisation in military and veteran-specific contexts. The aim of this paper was to provide an overview of major IPV intervention approaches and evidence in military and veteran-specific health services. A scoping review was conducted involving a systematic search of all available published studies describing IPV interventions in military and veteran-specific health services. Findings were synthesised narratively, and in relation to a conceptual framework that distinguishes across prevention, response, and recovery-oriented strategies. The search identified 19 studies, all from the U.S., and only three comprised randomised trials. Initiatives addressed both IPV perpetration and victimisation, with varied interventions targeting the latter, including training programs, case identification and risk assessment strategies, and psychosocial interventions. Most initiatives were classified as responses to IPV, with one example of indicated prevention. The findings highlight an important role for specific health services in addressing IPV among AD personnel and veterans, and signal intervention components that should be considered. The limited amount of empirical evidence indicates that benefits of interventions remain unclear, and highlights the need for targeted research.
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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 | 0,018 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».