The Prevalence of Violence Against Iranian Women and Its Related Factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Domestic violence against women is a public health problem with negative consequences, and it is an intractable and widespread problem. This type of violence affects the stability of the family. AIM: The aim of this study was to estimate the prevalence of any violence against women referring to health centers and explore the associated risk factors with violence in Ahvaz, Iran. METHODS: A cross-sectional study was conducted on randomly chosen samples of 368 married women aged between 15-55 years in 2013. The samples were divided to two groups, with abused experience and without abused experience. The data were amassed by questionnaire form. RESULTS: The prevalence of violence against women was found to be around 63.8%, among them 58.8% were emotional abuse. The majority of women (84%) had never gone to a counseling center. Findings show 47% of women were silent, 27% got in a fight, 7% screamed, 6% abused their children, and 5% threw things when occurred violence against them. Experience of violence in women correlated with the marriage age of woman, numbers of children, and difference of marriage age between couple, marriage age of men, employed women, uneducated women and the rate of drugs use in their husbands. CONCLUSIONS: Nurses and other health care providers can and should play a major role in empowering women living with violence and promote education, social policies and attitudes that proactively prevent violence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,009 | 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».