A national population-based assessment of 2007–2008 election-related violence in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Following the contested national elections in 2007, violence occurred throughout Kenya. The objective of this study was to assess the prevalence, characteristics, and health consequences of the 2007-2008 election-related violence. METHODS: A cross-sectional, national, population-based cluster survey of 956 Kenyan adults aged ≥ 18 years was conducted in Kenya in September 2011 utilizing a two-stage 90 x 10 cluster sample design and structured interviews and questionnaires. Prevalence of all forms of violence surrounding the 2007 election period, symptoms of major depressive disorder (MDD) and posttraumatic stress disorder (PTSD), and morbidity related to sexual and physical violence were assessed. RESULTS: Of 956 households surveyed, 916 households participated (response rate 95.8%). Compared to pre-election, election-related sexual violence incidents/1000 persons/year increased over 60-fold (39.1-2370.1; p < .001) with a concurrent 37-fold increase in opportunistic sexual violence (5.2-183.1; p < .001). Physical and other human rights violations increased 80-fold (25.0-1987.1; p < .001) compared to pre-election. Overall, 50% of households reported at least one physical or sexual violation. Households reporting violence were more likely to report violence among female household members (66.6% vs. 58.1%; p = .04) or among the Luhya ethnic group (17.0% vs. 13.8%; p = 0.03). The most common perpetrators of election-related sexual violence were reported to be affiliated with government or political groups (1670.5 incidents/1000 persons per year); the Kalenjin ethnic group for physical violations (54.6%). Over thirty percent of respondents met MDD and PTSD symptom criteria; however, symptoms of MDD (females, 63.3%; males, 36.7%; p = .01) and suicidal ideation (females, 68.5%; males, 31.5%; p = .04) were more common among females. Substance abuse was more common among males (males, 71.2%; females, 28.8%; p < .001). CONCLUSION: On a national level in Kenya, politically-motivated and opportunistic sexual and physical violations were commonly reported among sampled adults with associated health and mental health outcomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».