Screening and Interventions for Intimate Partner Violence in Pregnancy: The Perspective of Survivors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Intimate partner violence (IPV) poses serious risks to women's health, especially during pregnancy. Despite pregnancy being a key opportunity for IPV screening, various barriers often hinder health care provider efforts to screen for IPV. This study seeks to understand from IPV survivors how health care providers can better screen for and address IPV during pregnancy. METHODS: Women who had experienced IPV during pregnancy were recruited via Facebook ads. A website provided study details and a consent form. After consenting, participants completed a survey covering 4 main themes: personal demographics, IPV screening in pregnancy, barriers to disclosure, and interventions offered. Written comments were invited in addition to survey completion. RESULTS: This pilot study involved 23 participants who experienced IPV during pregnancy. Overall, 17 reported childhood abuse and 19 had experienced abuse outside of pregnancy. Although all participants supported IPV screening by health care providers during prenatal care, only 8 were screened. There was a preference for written tools over verbal assessments to enhance comfort and privacy. Barriers to disclosure included fear of partner retaliation, discomfort discussing IPV, concerns about confidentiality, and potential involvement of child protection services. Interventions offered were limited, with mental health support and social services identified as critical resources. CONCLUSIONS: Findings support the need for improved screening practices and comprehensive support systems to address the complex needs of pregnant individuals experiencing IPV, particularly given its prevalence and ties to childhood trauma. Enhancing standardized guidelines, health care provider training, and disclosure support are essential for promoting healthier outcomes for mothers and their children.
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 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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».