Investigating intimate partner violence as a dementia risk factor through co‐creation of research design and knowledge translation deliverables with survivors and sector partners
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Approximately 30% of women worldwide experience intimate partner violence (IPV). Although as many as 92% report impacts to the head and/or strangulation that raise clinical suspicion of brain injury (BI), there are no evidence‐based methods to document IPV‐BI in this vulnerable population, no clinical practice guideline, and insufficient understanding about long‐term risks including Alzheimer’s Disease and Related Dementias (ADRD). Although traumatic brain injury (TBI) is an established ADRD risk factor, little is known about attributable risk of ADRD due to IPV in either military or civilian populations. Our study aims to improve diagnosis of BI in survivors of IPV in a manner sensitive to the needs of this vulnerable population, and to raise awareness of the importance of considering IPV‐BI as a potential ADRD risk factor. Methods We were recently approved by the USA Department of Defence to launch a prospective observational study that leverages collaborative research at three clinical sites in British Columbia Canada that reach ethnically and geographically diverse participants. We will assess acute and chronic plasma biomarkers as diagnostic tools and will also use an integrated knowledge translation (iKT) framework including community participation to deliver a living clinical practice guideline for IPV‐BI and trauma‐informed guidance for ADRD researchers to specifically ask about IPV in clinical history. Results Thus far, we have worked with multiple stakeholders to co‐create a novel Case Report Form suitable for use in real‐life clinics to collect IPV history including head impact and strangulation events, and have pilot data on several plasma biomarkers relevant to ADRD that, for some cases, suggest IPV may lead to accelerated brain aging and biomarker patterns consistent with AD. Conclusions We will discuss how extensive feedback from persons with lived experience and stakeholder groups was essential to design a feasible community‐based study, as common data elements now almost routine in ADRD and TBI studies needed to be reworked to consider the unique needs of IPV survivors in participating in research.
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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 | 0,144 | 0,193 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
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 ».