Intimate Partner Violence-Related Brain Injury: Unmasking and Addressing the Gaps
Notice bibliographique
Résumé
Intimate partner violence (IPV) is a significant, global public health concern. Women, individuals with historically underrepresented identities, and disabilities are at high risk for IPV and tend to experience severe injuries. There has been growing concern about the risk of exposure to IPV-related head trauma, resulting in IPV-related brain injury (IPV-BI), and its health consequences. Past work suggests that a significant proportion of women exposed to IPV experience IPV-BI, likely representing a distinct phenotype compared with BI of other etiologies. An IPV-BI often co-occurs with psychological trauma and mental health complaints, leading to unique issues related to identifying, prognosticating, and managing IPV-BI outcomes. The goal of this review is to identify important gaps in research and clinical practice in IPV-BI and suggest potential solutions to address them. We summarize IPV research in five key priority areas: (1) unique considerations for IPV-BI study design; (2) understanding non-fatal strangulation as a form of BI; (3) identifying objective biomarkers of IPV-BI; (4) consideration of the chronicity, cumulative and late effects of IPV-BI; and (5) BI as a risk factor for IPV engagement. Our review concludes with a call to action to help investigators develop ecologically valid research studies addressing the identified clinical-research knowledge gaps and strategies to improve care in individuals exposed to IPV-BI. By reducing the current gaps and answering these calls to action, we will approach IPV-BI in a trauma-informed manner, ultimately improving outcomes and quality of life for those impacted by IPV-BI.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».