Help-Seeking Behaviors and Associated Factors Among Chinese Immigrant Women Experiencing Intimate Partner Violence
Notice bibliographique
Résumé
Chinese immigrants are underrepresented in research on intimate partner violence (IPV). There is a lack of quantitative research on help-seeking behaviors and patterns among Chinese immigrant women experiencing IPV. In this study, using a cross-sectional design, we examine patterns of help-seeking behaviors among Chinese immigrant survivors of IPV, as well as associated factors. Participants were recruited through the WeChat and Prolific platforms to complete an online survey. A total of 139 women who reported IPV while residing in the U.S. participated. The survey’s questions addressed five forms of informal help and eight forms of formal help, as well as reasons for not seeking help. The survey also included measures of social isolation, loneliness, preferences for the ethnicity of people at social gatherings, depression, anxiety, sociodemographic characteristics, and immigration-related factors. Latent class analysis revealed two distinct help-seeking patterns. The majority either refrained from seeking help or solely relied on family and friends, while a smaller group sought support from a wider range of sources, but still primarily relied on family and friends. Factors associated with Chinese immigrant women’s use of broad sources for support included older age; being single, separated, divorced, or widowed; U.S. citizenship or permanent residency; attending social gatherings primarily with Americans; depression symptoms; and lower loneliness levels. The study’s findings underscore the importance of interventions to promote help-seeking behaviors among Chinese immigrant survivors by expanding social networks, fostering collaborations between mainstream IPV services and Chinese community organizations to implement community outreach, offering interventions that are empowerment-based, and training bilingual and bicultural service providers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».