Understanding Dynamics: A Systematic Review of the Attitudes, Knowledge, and Competencies of European Frontline Professionals Toward Domestic Abuse
Notice bibliographique
Résumé
There remains a paucity of European research on attitudes and responses to domestic abuse from frontline workers and professionals who regularly encounter domestic abuse or engage with domestic abuse legislation. This systematic review synthesized qualitative, quantitative, and mixed-method peer-reviewed studies that explored professionals' knowledge, attitudes, and competencies related to domestic abuse. The professionals included medical staff (doctors, nurses, midwives), social care professionals, police officers, and criminal justice practitioners. The review was conducted on current European studies published between 2014 and 2025 and was reported in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. Databases consulted included APA PsycInfo, Scopus, Web of Science, PubMed, Sociological Abstracts, International Bibliography of the Social Sciences, Social Services Abstracts, and Google Scholar. Full-text review was performed on 273 articles, of which 36 were deemed appropriate for inclusion. The review included 8 multi-country studies spanning the United Kingdom (England, Scotland, and Wales), and 28 single-country studies conducted in England, Sweden, Turkey, Portugal, the Republic of Ireland, Wales, Bosnia, Spain, Italy, Slovenia, and Hungary. A narrative and thematic synthesis categorized professional attitudes toward domestic abuse into four emergent themes: attitudes toward engagement and responsibility, attitudes toward victims, knowledge and understanding of domestic abuse, and attitudes as predictors of professional practice. This review addresses a dearth of research and provides recommendations for promoting proactive practice among professionals most likely to receive disclosures of abuse.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».