Voices from low-income and middle-income countries: a systematic review protocol of primary healthcare interventions within public health systems addressing intimate partner violence against women
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Intimate partner violence (IPV) considerably harms the health, safety and well-being of women. In response, public health systems around the globe have been gradually implementing strategies. In particular, low-income and middle-income countries (LMIC) have been developing innovative interventions in primary healthcare (PHC) addressing the problem. This paper describes a protocol for a systematic review of studies addressing the impacts and outcomes of PHC centre interventions addressing IPV against women from LMIC. METHODS AND ANALYSIS: A systematic search for studies will be conducted in African Index Medicus, Africa Portal Digital Library, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), Embase, Index Medicus for the Southeast Asia Region, IndMed, Latin American and Caribbean Health Science Literature Database (LILACS), Medecins Sans Frontieres, MEDLINE, Minority Health and Health Equity Archive, ProQuest, PsycINFO, Scientific Electronic Library Online, (SciELO) and Social Policy and Practice. Studies will be in English, Spanish and Portuguese, published between 2007 and 2017, addressing IPV against women from LMIC, whose data quantitatively report on the impacts and outcomes for survivors and/or workers and/or public health systems preintervention and postintervention. Two trilingual reviewers will independently screen for study eligibility and data extraction, and a librarian will cross-check for compliance. Risk of bias and quality assessment of studies will be measured according to: (1) the Cochrane Collaboration's tool for assessing risk of bias for randomised controlled trials and (2) the Methodological Index for Non-Randomised Studies (MINORS). Data will be analysed and summarised using meta-analysis and narrative description of the evidence across studies. This systematic review will be reported according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Protocols(PRISMA P) guidelines. ETHICS AND DISSEMINATION: This systematic review will be based on published studies, thus not requiring ethical approval. Findings will be presented in conferences and published in a peer-reviewed journal. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42017069261.
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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 | 0,020 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».