Intimate partner violence, substance use, and health comorbidities among women: A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to intimate partner violence (IPV), including physical, sexual, and psychological violence, aggression, and/or stalking, impacts overall health and can have lasting mental and physical health consequences. Substance misuse is common among individuals exposed to IPV, and IPV-exposed women (IPV-EW) are at-risk for transitioning from substance misuse to substance use disorder (SUD) and demonstrate greater SUD symptom severity; this too can have lasting mental and physical health consequences. Moreover, brain injury is highly prevalent in IPV-EW and is also associated with risk of substance misuse and SUD. Substance misuse, mental health diagnoses, and brain injury, which are highly comorbid, can increase risk of revictimization. Determining the interaction between these factors on the health outcomes and quality of life of IPV-EW remains a critical need. This narrative review uses a multidisciplinary perspective to foster further discussion and research in this area by examining how substance use patterns can cloud identification of and treatment for brain injury and IPV. We draw on past research and the knowledge of our multidisciplinary team of researchers to provide recommendations to facilitate access to resources and treatment strategies and highlight intervention strategies capable of addressing the varied and complex needs of IPV-EW.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».