Trajectories of Depression, Post-Traumatic Stress, and Chronic Pain Among Women Who Have Separated From an Abusive Partner: A Longitudinal Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This longitudinal study explored changes in women's health after separation from an abusive partner by characterizing the trajectories of their mental health (depression and post-traumatic stress disorder [PTSD]) and physical health (chronic pain) over a 4-year period. We examined how the severity of intimate partner violence (IPV) affected these trajectories, controlling for selected baseline factors using 5 waves of data collected from a community sample of 309 English-speaking, Canadian women. IPV severity was measured using the Index of Spouse Abuse where women were asked to consider the entire period of their partner relationship up to present at wave 1 and to rate their IPV experiences in the previous 12 months at waves 2-5. Mental health was measured using established self-report measures of depression (CESD) and PTSD (Davidson Trauma Scale), while chronic pain was measured using the Chronic Pain Grade Scale. Trajectories were estimated using MLM techniques with severity of IPV and selected co-variates (time since separation, age, financial strain) included. Our results show that women's health improved significantly over time, although significant levels of depression, PTSD symptoms and disabling chronic pain remained at the end of wave 5. Regardless of time since separation, more severe IPV was associated with higher levels of depression, PTSD, and disabling chronic pain, with IPV having a stronger effect on these health outcomes over time, suggesting cumulative effects of IPV on health. The results of this study contribute to quantifying the continuing mental and physical health burdens experienced by women after separation from an abusive partner. Increased attention to the long-term effects of violence on women's health beyond the crisis of leaving is critically needed to strengthen health and social services and better support women's recovery and healing.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».