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Enregistrement W4404916003 · doi:10.1371/journal.pone.0313613

Exploring access to health and social supports for intimate partner violence (IPV) survivors during stressful life events (SLEs)—A scoping review

2024· article· en· W4404916003 sur OpenAlexafffund
Dina Idriss-Wheeler, Xaand Bancroft, Saredo M. Bouraleh, Marie Buy, Sanni Yaya, Ziad El‐Khatib

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésCINAHLDomestic violenceGrey literatureSocial supportMEDLINEPoison controlSuicide preventionPsychologyMedicinePsychological interventionPsychiatryPolitical scienceMedical emergencySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Survivors of intimate partner violence (IPV) often face increased incidents of violence during stressful life events (SLEs) such as economic recessions, environmental disasters, and pandemics. These events can diminish the effectiveness of both formal (e.g., health, social, justice, labor, community) and informal (e.g., friends, family, neighbors) support systems. Additionally, SLEs exacerbate existing health and social inequities, making it necessary to understand the accessibility of support services during these times. This scoping review investigates access to services by individuals experiencing IPV during SLEs in high-income countries. APPROACH: A comprehensive search was conducted across several electronic databases including MEDLINE (OVID), Embase (OVID), PsychInfo (OVID), CINAHL (EBSCO), Global Health (EBSCO), Gender Watch (ProQuest), Web of Science, and Applied Social Sciences Index & Abstracts (ProQuest), along with the search engine Google Scholar. This search, which imposed no date restrictions, was extended through May 22nd, 2024. Key search terms were developed from prior literature and in consultation with an expert librarian, focusing on 'stressful life events,' 'intimate partner violence,' and 'access to services.'. Each study was screened and extracted by two reviewers and conflicts were resolved through discussion or a third reviewer. RESULTS: The search across eight databases and citation searching resulted in a total of 7396 potentially relevant articles. After removing 1968 duplicates and screening 5428 based on titles and abstracts, 200 articles underwent full abstract review. Ultimately, 74 articles satisfied the inclusion criteria and were selected for further analysis. The analysis focused on barriers and facilitators to access, identifying challenges within Survivors' support systems, redirected resources during crises, and complex control dynamics and marginalization. Over 90% of the literature included covered the recent COVID-19 pandemic. Addressing these challenges requires innovative strategies, sustained funding, and targeted interventions for high-risk subgroups. CONCLUSION: This scoping review systematically outlined the challenges and enabling factors influencing the availability of support services for Survivors of IPV during SLEs. It underscores the need for robust, culturally sensitive health and social support mechanisms, and policies. Such measures are essential to better protect and assist IPV Survivors and their service providers during these critical times. Furthermore, it is imperative to integrate the insights and expertise of the violence against women (VAW) sector into emergency planning and policy-making to ensure comprehensive and effective responses that address the unique needs of Survivors in crises.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0250,024
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,248
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,161 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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