Maternal Exposure to Domestic Violence and Pregnancy and Birth Outcomes: A Systematic Review and Meta-Analyses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pregnant women who experience domestic violence are at increased risk of adverse outcomes in addition to the risks to themselves. Inadequate prenatal care, higher incidences of high-risk behaviors, direct physical trauma, stress, and neglect are postulated mechanisms. Our objective was to systematically review birth outcomes among women who experienced domestic violence. METHODS: Medline, Embase, CINAHL, and bibliographies of identified articles were searched for English language studies. Studies reporting rates of low birth weight, preterm birth, small for gestational age births, birth weight, or gestational age at birth were included. Study quality was assessed for selection, exposure assessment, confounder adjustment, analyses, outcomes assessment, and attrition biases. Unadjusted and adjusted data from included studies were extracted by two reviewers. Summary odds ratio (OR) and confidence intervals (CI) were calculated using the random effects model. Population-attributable risk was calculated. RESULTS: Thirty studies of low to moderate risk of biases were included. Low birth weight (adjusted OR 1.53, 95% CI 1.28-1.82) and preterm births (adjusted OR 1.46, 95% CI 1.27-1.67) were increased among women exposed to domestic violence. As the prevalence of reported domestic violence during pregnancy was low, the population-attributable risk was low. Prospective cohort studies provided robust and consistent results. CONCLUSIONS: Maternal exposure to domestic violence was associated with significantly increased risk of low birth weight and preterm birth. Underreporting of domestic violence is hypothesized. Effective programs to identify violence and intervene during pregnancy are essential.
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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 | 0,015 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».