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Enregistrement W4313496759 · doi:10.2196/38563

Video Consultations and Safety App Targeting Pregnant Women Exposed to Intimate Partner Violence in Denmark and Spain: Nested Cohort Intervention Study (STOP Study)

2023· article· en· W4313496759 sur OpenAlexvenueno aff
Karen Andreasen, Antonella Ludmila Zapata‐Calvente, Stella Martín‐de‐las‐Heras, Aurora Bueno‐Cavanillas, Berit Schei, Sarah Bøgelund Dokkedahl, Sabina de‐León‐de‐León, Rodrigo Fernández López, Alba Oviedo‐Gutiérrez, Lea Bo Sønderlund Ankerstjerne, Jesús L. Megías, Khalid S. Khan, Vibeke Rasch, Ditte Søndergaard Linde

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésIntervention (counseling)Domestic violenceCohortMedicineCohort studyPsychologyPsychiatryInjury preventionPoison controlEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Intimate partner violence (IPV) during pregnancy is a public health issue with wide-ranging consequences for both the mother and fetus, and interventions are needed. Therefore, the Stop Intimate Partner Violence in Pregnancy (STOP) cohort was established with the overall aim to identify pregnant women exposed to IPV through digital screening and offer women screening positive for IPV a digital supportive intervention. OBJECTIVE: The aim of this study was to (1) introduce the design and profile of the STOP cohort study, (2) assess the feasibility of implementing digital IPV screening among pregnant women, and (3) assess the feasibility of implementing a digital supportive intervention targeting pregnant women exposed to IPV. METHODS: Pregnant women attending antenatal care in the Region of Southern Denmark and in Andalucía, Spain were offered digital screening for IPV using validated scales (Abuse Assessment Screen and Women Abuse Screening Tool). Women who screened positive were eligible to receive a digital supportive intervention. The intervention consisted of 3-6 video consultations with an IPV counselor and a safety planning app. In Denmark, IPV counselors were antenatal care midwives trained by a psychologist specialized in IPV, whereas in Spain, the counselor was a psychologist. RESULTS: Data collection started in February 2021 and was completed in October 2022. Across Denmark and Spain, a total of 19,442 pregnant women were invited for IPV screening and 16,068 women (82.65%) completed the screening. More women in Spain screened positive for exposure to IPV (350/2055, 17.03%) than in Denmark (1195/14,013, 8.53%). Among the women who screened positive, only 31.39% (485/1545) were eligible to receive the intervention with only 104 (21.4%) of these women ultimately receiving it. CONCLUSIONS: Digital screening for IPV among pregnant women is feasible in an antenatal care context in Denmark and Spain; however, a digital supportive intervention during pregnancy appears to have limited feasibility as only a minor subgroup of women who screened positive for eligibility received the intervention. More research is needed on how to best support pregnant women exposed to IPV if universal IPV screening is to be implemented in antenatal care.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,372 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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