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Enregistrement W4412812704 · doi:10.18549/pharmpract.2025.2.3359

The impact of evidence-based interventions on depression in survivors of intimate partner violence: A Systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4412812704 sur OpenAlexaboutno aff
Prayuth Poowaruttanawiwit, Samaphorn Theinkaw

Notice bibliographique

RevuePharmacy Practice · 2025
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisPsychological interventionSystematic reviewDepression (economics)PsychologyDomestic violencePsychiatrySuicide preventionClinical psychologyMedicinePoison controlMEDLINEMedical emergencyPolitical scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Intimate partner violence (IPV) is a pervasive global issue that substantially increases the risk of depression, post-traumatic stress disorder (PTSD), and substance use disorders among survivors. Despite the known mental health consequences, there is limited synthesis of evidence regarding the effectiveness of therapeutic interventions targeting depression in this population. Objectives: To evaluate the effectiveness of pharmacological and psychosocial interventions in reducing depressive symptoms among survivors of IPV through a systematic review and meta-analysis. Methods: A comprehensive literature search was conducted in PubMed, PsycINFO, Scopus, Web of Science, and CINAHL for studies published between 2008 and 2025. Eligible studies included randomized controlled trials and quasi-experimental designs evaluating depression outcomes in IPV survivors aged ≥16 years. Data extraction and quality assessment were performed independently by two reviewers using standardized tools (RoB 2, ROBINS-I, and Newcastle-Ottawa Scale). Meta-analyses were conducted using random-effects models, with subgroup and meta-regression analyses to explore heterogeneity. Results: Eight studies met inclusion criteria, comprising six psychosocial and two combined psychosocial-pharmacological interventions. The pooled mean difference (MD) was -1.22 (95% CI: -1.27 to -1.18; p < 0.001), indicating a significant reduction in depressive symptoms. Digital interventions yielded a MD of -1.29 (95% CI: -1.87 to -0.70), while participatory models showed a MD of -0.79 (95% CI: -1.42 to -0.16). High heterogeneity was observed (I² = 99.58%). Metaregression revealed digital interventions were significantly associated with reduced depressive symptoms (coefficient = -1.41, p = 0.014). Conclusions: Evidence-based interventions, particularly digital and participatory models, can effectively reduce depression among IPV survivors. However, standalone interventions often yield limited outcomes. Integration with pharmacological treatments and long-term trauma-informed care is critical to enhance mental health recovery. Future research should focus on tailoring interventions to diverse populations and ensuring methodological rigor in evaluating long-term efficacy.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,593
Score d'incertitude au seuil0,614

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,460
Tête enseignante GPT0,646
Écart entre enseignants0,187 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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