Maternal and fetal outcomes of intimate partner violence associated with pregnancy in the Latin American and Caribbean region
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Very high rates of intimate partner violence during pregnancy (IPV-P) are reported in Latin America and the Caribbean (LAC) but data on prevalence and obstetric-related outcomes are limited. OBJECTIVES: To conduct a literature review on risk factors, prevalence, and adverse obstetric-related outcomes of IPV-P in LAC. SEARCH STRATEGY: Systematic review of studies in MEDLINE (1946-2012) and LILACS (1982-2012), and hand searching of reference lists of included studies. Search terms were variations of partner abuse and pregnancy in LAC. SELECTION CRITERIA: Studies were excluded if they did not include IPV-P prevalence or if the perpetrator was not an intimate partner. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Study quality was assessed via US Preventive Services Task Force criteria. MAIN RESULTS: In the 31 studies included, prevalence rates ranged from 3% to 44%. IPV-P was significantly associated with unintended pregnancies and adverse maternal (depression, pregnancy-related symptom distress, inadequate prenatal care, vaginal bleeding, spontaneous abortion, gestational weight gain, high maternal cortisol, hypertension, pre-eclampsia, STIs) and infant (prematurity, low birth weight, neonatal complications, stillbirth) outcomes (grade II-2 and 3 evidence). CONCLUSIONS: IPV-P is highly prevalent in LAC, with poor obstetric-related outcomes. Clinicians must identify women experiencing IPV-P and institute appropriate interventions and referrals to avoid its deleterious consequences.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».