The Intersection of Intimate Partner Violence, Traumatic Brain Injury, and Mental Health in a Canadian Healthcare Context
Notice bibliographique
Résumé
Intimate partner violence (IPV) is a highly prevalent public health concern, impacting 44% of Canadian women in their lifetime. Physical violence experienced in IPV puts survivors at high risk of brain injury (BI); however, BIs are often overlooked in IPV survivors. Both BI and IPV have significant physical, psychological, and social impacts, including a high risk of mental health (MH) concerns, yet the interrelatedness and complexity of these challenges is poorly understood, limiting health research, policy, and practice. This dissertation explored the implications of co-occurring BI and MH concerns for IPV survivors, particularly related to healthcare. A scoping review, guided by Arksey and O’Malley’s framework, explored the identification of and relationships between BI, MH, and IPV in the literature and the implications for health policy and practice. A qualitative interpretive description study, involving semi-structured interviews with 24 participants including survivors and service providers, explored 1) the BI- and MH-related needs and experiences of IPV survivors and 2) barriers and facilitators to providing/receiving appropriate care for IPV survivors with BI and MH concerns. The scoping review included 28 articles with highly variable methods for identifying IPV, BI, and MH across studies. In general, MH was more prevalent/MH scores were higher among IPV survivors with BI than without. The qualitative study identified IPV, BI, and MH as being complex and interrelated experiences with impacts extending beyond the abusive relationship. Identifying BI and MH as contributing to survivors’ experiences was deemed critical to getting appropriate care, noting that, due to the underrecognized nature of BI in IPV, finding and accessing care requires persistence that survivors spoke of as being like “a full-time job.” To appropriately support survivors, service providers need a “toolbox full of strategies” and a flexible approach, including connecting and collaborating across sectors. Challenges with accessing and providing care and recommendations from participants to better support IPV survivors’ care were also discussed. BI and MH are highly prevalent among IPV survivors and identifying both concerns is critical to charting a path forward for support and treatment. Health and social care systems should be organized to support flexible and collaborative approaches.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».