Psychosocial risk and protective factors associated with perpetration of gender-based violence in a community sample of men in rural KwaZulu-Natal, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rates of gender-based violence (GBV) in South Africa (SA) are among the highest in the world. In societies where social ideals of masculinity encourage male dominance and control over women, gender power imbalances contribute to male perpetration and women's vulnerability. The drivers that cause men to perpetrate GBV and those that lead to HIV overlap and interact in multiple and complex ways. Multiple risk and protective factors for GBV perpetration by males operate interdependently at a number of levels; at the individual level, these include chronic anxiety and depression, which have been shown to lead to risky sexual behaviours. OBJECTIVES: (i) To examine psychosocial risk factors (symptoms of anxiety and depression) as well as protective factors (social support and self-esteem) as self-reported by a cohort of males in rural KwaZulu-Natal (KZN) Province, SA; and (ii) to determine whether there are differences in anxiety, depression, social support and self-esteem between perpetrators and non-perpetrators. METHODS: A cross-sectional study using quasi-probability cluster sampling of 13 of 28 wards in Harry Gwala District, KZN. Participants were then randomly chosen from each ward proportionate to size. RESULTS: The participants were relatively young (median age 22 years); over half were schoolgoers, and 91.3% had never married. Over 43% of the sample reported clinical levels of anxiety and depressive symptoms on the Brief Symptom Inventory. Rates of GBV perpetration were 60.9%, 23.6% and 10.0% for psychological abuse, non-sexual physical violence and sexual violence, respectively. GBV perpetration was associated with higher depression, higher anxiety, lower self-esteem and lower social support. CONCLUSIONS: Interventions to address GBV need to take modifiable individual-level factors into account.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».