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Enregistrement W4401835766 · doi:10.1371/journal.pone.0306599

“A whole ball of all-togetherness”: The interwoven experiences of intimate partner violence, brain injury, and mental health

2024· article· en· W4401835766 sur OpenAlexafffund
Danielle Toccalino, Halina Haag, Emily Nalder, Vincy Chan, Amy M. Moore, Angela Colantonio, Christine M. Wickens

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity Health NetworkWilfrid Laurier UniversityOntario Brain InstituteToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsOntario Ministry of Health and Long-Term CareOntario Neurotrauma Foundation
Mots-clésDomestic violenceMental healthFocus groupQualitative researchService providerPsychologyAbusive relationshipPoison controlSuicide preventionPsychological interventionMedicinePsychiatryClinical psychologyService (business)Environmental healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Intimate partner violence (IPV) is a global public health crisis, with physical violence leaving IPV survivors at high risk of brain injury (BI). Both BI and IPV have significant physical, psychological, cognitive, and social impacts, including a high risk of mental health concerns, yet there is limited exploration of IPV survivors' experiences with BI and mental health. This study aimed to explore the BI- and mental health-related needs and experiences of IPV survivors from the perspectives of survivors and service providers with the objective of developing knowledge translation materials to raise awareness and support survivors and service providers in addressing these concerns. METHODS: This qualitative interpretive description study involved 19 semi-structured interviews and two focus group discussions (2-3 participants each) with 24 participants including IPV survivors experiencing BI and mental health concerns as well as IPV, mental health, and BI service providers between October 2020 and February 2021. Three screening questions were used to identify probable BI among survivors. Participants across groups were an average of 48.5±12.7 years old and were predominantly cisgender women (96%), of European origin (75%), with a university degree (71%). Interviews were recorded, transcribed, and thematically analyzed. FINDINGS: Across interviews, participants spoke about IPV, BI, and mental health as being complex and interrelated experiences that have impacts across the survivor's life and extend well beyond the abusive relationship. Because of the underrecognized nature of BI in IPV, finding and accessing care requires persistence that survivors spoke of as being like "a full-time job." The benefit of making meaningful connections, particularly with other survivors, was highlighted. CONCLUSIONS: Recognition of BI as a contributing factor shaping the lived experience of IPV survivors; acknowledgement that the impacts of IPV, BI, and mental health are far reaching and long lasting; and reducing barriers to finding and accessing appropriate care are critical to better supporting IPV survivors with BI and mental health concerns. Clinicians should consider BI and its lingering impacts among the IPV survivors with whom they work. Health and social policy that supports integration of care and the reduction of unnecessary barriers should be a priority.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,024
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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