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Enregistrement W4409362968 · doi:10.1080/00918369.2025.2485151

Queering Intimate Partner Violence (IPV): An Integrative Review Recognizing Queer Women Experiences and Other Nursing Considerations

2025· article· en· W4409362968 sur OpenAlexaff
Aja Nicole Toste, April Mackey, Pammla Petrucka

Notice bibliographique

RevueJournal of Homosexuality · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQueerDomestic violencePsychologyNursingHuman factors and ergonomicsPoison controlGender studiesSociologyMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intimate partner violence (IPV) is a devastating global health issue that impacts more than 1 in 3 women within their lifetime. Health outcomes of IPV can disproportionately impact the LGBTQIA2S+ communities, specifically queer women, including increased rates of anxiety, depression, chronic pain, and disability. Risk factors for help-seeking among queer women experiencing IPV, further known as Queer Women-IPV, are complex, and encompass heteronormative and cis-normative assumptions, discrimination, isolation, and stigma within healthcare, including by nurses. Using Whittemore and Knafl's framework for an integrative review, this review identified unique characteristics of Queer Women-IPV. Furthermore, an examination of how stigma and other discriminations impact healthcare access, and recommendations for nursing professionals are provided to ensure empowering care for Queer Women-IPV survivors. Main themes from the findings included differences in Queer Women-IPV tactics and power dynamics; Queer Women-IPV risk factors; health and quality of life outcomes; as well as the influence of stigma on help-seeking behaviors. Nursing has a significant role in ensuring that queer women have safer places and people to turn to. Recommendations for nursing practice and policy include integrating trauma and violence-informed care as universal standards, offering inclusive holistic screening, and instilling LGBTQIA2S+ education for nurses.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,365 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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