A Review of Evidence-Based Dating Violence Prevention Programs With Behavioral Change Outcomes for Adolescents and Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
Adolescent dating violence (DV) is not only a social but also a public health problem, necessitating the development and scale-up of prevention strategies. We conducted a review of the literature to identify adolescent and young adult DV prevention programs that have shown promising behavioral outcomes. The literature search covered articles published from 1996 to 2022 and indexed in Medline, Cochrane, Scopus, PsycINFO, and Embase. The review focused on programs implemented and evaluated in the United States or Canada that included intervention and comparison groups, a baseline assessment, and at least one post-assessment conducted after the intervention exposure. Promising behavioral outcomes were defined as positive, statistically significant differences between intervention and comparison groups with respect to DV perpetration or victimization or bystander behavior in relation to DV. A total of 118 articles were screened by abstract and read in-depth. Eighteen programs that met the inclusion criteria were identified. Of these programs, one showed reductions in DV victimization, six showed reductions in DV perpetration, and nine showed behavioral reductions in both violence perpetration and victimization. The review highlighted that while multiple programs have demonstrated efficacy in preventing or reducing intimate partner violence in North American youth populations, more robust research on the replication of these programs outside researcher-controlled environments is needed. Furthermore, issues with program inclusivity, such as with sex and gender-minority individuals, should be considered in future intervention development and replication research.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».