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Enregistrement W4323347584 · doi:10.1089/neu.2022.0357

Screening for Brain Injury Sustained in the Context of Intimate Partner Violence (IPV): Measure Development and Preliminary Utility of the Brain Injury Screening Questionnaire IPV Module

2023· article· en· W4323347584 sur OpenAlexaff
Kristen Dams-O’Connor, Ashlyn Bulas, Halina Haag, Lisa Spielman, Ángela Fernández, Lynn Frederick-Hawley, Jeanne M. Hoffman, Yelena Goldin Frazier

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurotrauma · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of HealthNational Institute of Neurological Disorders and StrokeU.S. Department of Health and Human ServicesU.S. Department of Defense
Mots-clésContext (archaeology)Traumatic brain injuryDomestic violenceInjury preventionPoison controlPsychologyHuman factors and ergonomicsSuicide preventionOccupational safety and healthMedicineMedical emergencyClinical psychologyPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intimate partner violence (IPV) is associated with risk for multi-etiology brain injury (BI), including repetitive head impacts, isolated traumatic brain injuries (TBI), and anoxic/hypoxic injury secondary to nonfatal strangulation (NFS). IPV-related injuries are often unreported, but evidence suggests that survivors are more likely to report when asked directly. There are currently no validated tools for screening of brain injury related to IPV that meet World Health Organization guidelines for this population. Here, we describe measure development methods and preliminary utility of the Brain Injury Screening Questionnaire IPV (BISQ-IPV) module. We culled items from existing IPV and TBI screening tools and sought two rounds of stakeholder feedback regarding content coverage, terminology, and safety of administration. The resulting stakeholder-informed BISQ-IPV module is a seven-item self-report measure that uses contextual cues (e.g., being shoved, shaken, strangled) to query lifetime history of IPV-related head/neck injury. We introduced the BISQ-IPV module into the Late Effects of TBI (LETBI) study to investigate rates of violent and IPV-specific head/neck injury reporting in a TBI sample. Among those who completed the BISQ-IPV module ( n = 142), 8% of the sample (and 20% of women) reported IPV-related TBI, and 15% of the sample (34% of women) reported IPV-related head or neck injury events that did not result in loss or alteration of consciousness. No men reported NFS; one woman reported inferred BI secondary to NFS, and 6% of women reported NFS events. Those who endorsed IPV-BI were all women, many were highly educated, and many reported low incomes. We then compared reporting of violent TBIs and head/neck injury events among individuals who completed the core BISQ wherein IPV is not specifically queried (administered from 2015-2018; n = 156) to that of individuals who completed the core BISQ preceded by the BISQ-IPV module (BISQ+IPV, administered from 2019-2021; n = 142). We found that 9% of those who completed the core BISQ reported violent TBI (e.g., abuse, assault), whereas 19% of those who completed the BISQ+IPV immediately preceding the core BISQ reported non-IPV-related violent TBI on the core BISQ. These findings suggest that standard TBI screening tools are inadequate for identifying IPV-BI and structured cueing of IPV-related contexts yields greater reporting of both IPV- and non-IPV-related violent BI. When not queried directly, IPV-BI remains a hidden variable in TBI research studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations39
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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