The impact of evidence-based interventions on depression in survivors of intimate partner violence: A Systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,017 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».