A review of the Sri Lankan health-sector response to intimate partner violence: looking back, moving forward
Notice bibliographique
Résumé
Intimate partner violence (IPV) is a major health concern for women worldwide. Prevalence rates for IPV are high in the World Health Organization South-East Asia Region, but little is known about health-sector responses in this area. Health-care professionals can play an important role in supporting women who are seeking recourse from IPV. A comprehensive search was conducted to identify relevant published and grey literature over the last 35 years that focused on IPV, partner/ spousal violence, wife beating/abuse/battering, domestic violence, and Sri Lanka. Much of the information about current health-sector response to IPV in Sri Lanka was not reported in published and grey literature. Therefore, key personnel from the Ministry of Health, hospitals, universities and nongovernmental organizations were also interviewed to gain additional, accurate and timely information. It was found that the health-sector response to IPV in Sri Lanka is evolving, and consists of two models of service provision: (i) gender based violence desks, which integrate selective services at the provider/facility level; and (ii) Mithuru Piyasa (Friendly Abode) service points, which integrate comprehensive services at the provider/facility level and some at the system level. This paper presents each model's strengths and limitations in providing comprehensive and integrated health services for women who experience IPV in the Sri Lankan context.
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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 | 0,054 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».