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Enregistrement W1995198689 · doi:10.5539/gjhs.v4n3p117

Violence against Women Living with HIV: A Cross Sectional Study in Nepal

2012· article· en· W1995198689 sur OpenAlexvenueno aff
Nirmal Aryal, Pramod Regmi, Nabaraj Mudwari

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman immunodeficiency virus (HIV)HumiliationMedicineCross-sectional studyDomestic violenceEnvironmental healthPublic healthDemographyPoison controlSuicide preventionGerontologyPsychologyFamily medicineSocial psychologyNursingSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Violence against Women (VAW) and Human Immunodeficiency Virus (HIV) both constitute major public health issues and there is an increasing evidence of their intersection. Data are sparse on the intersection of VAW and HIV in South Asia region. We aimed to identify different forms and magnitude of violence incurred by women living with HIV, and analyse causes and consequences. METHODS: A cross-sectional study was conducted among 43 HIV positive women in three districts of Nepal, in the period of March-May 2008. Data was collected through semi-structured interview questionnaire. RESULTS: The vast majority of the participants (93.02%) had suffered from at least one form of the violence. The prevalence of violence rose up sharply after being diagnosed with HIV positive than before (93.02% vs.53.5%). Forty-five percent of the participants reported their husbands being main perpetrator of violence. Self-humiliation and health and treatment problem were the major consequences of violence as reported by 90% and 77.5% of the participants respectively. CONCLUSION: Violence was observed to be highly prevalent among women living with HIV in Nepal. Further larger and nationally representative researches are imperative to better understand the cross-section between VAW and HIV. Our finding recommends to prioritizing programs on social aspects of HIV such as violence.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,786

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,360 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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