Prevalence and Risk Factors of Domestic Violence Against Women by Their Husbands in Iran
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Domestic violence against women is a health problem. Research on domestic violence in order to clarify the relationship between the different forms of violence and health outcomes is needed. This study aimed to determine the frequency and risk factors of domestic violence in women. It also assessed the association between risk factors and psychological, physical, and sexual violence against women by their intimate partners. MATERIALS & METHODS: This cross-sectional study was done on married women 16-80 years of age living in jahrom south of Iran between August 2013 and December 2014. This research was implemented through questionnaires including the demographic characteristic. The form of partner violence including emotional abuse, physical violence and sexual violence was assessed with a validated questionnaire. Odds ratios and 95% confidence intervals were calculated to measure the association between violence and factors. RESULTS: The prevalence of physical, sexual and emotional domestic violence was respectively 16.4%, 18.6% and 44.4%.and was associated with Age (p=0.002), Husband's Age (p=0.001), Length of marriage (p=0.002), Woman's low educational level women's education (OR=4.67 95%.CI=1.97-11.07), husband's low education (OR=9.22 95%. CI=0.69-12.16), were the most important risk factors for violence. CONCLUSION: Prevalence of physical, emotional or sexual violence was very high. Men's violence against women in intimate relationships is commonly occurring in Iran. Considering the factors contributing to violence against women, raising the level of education of men and women is one of the ways to prevent violence.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle