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Enregistrement W2804233370 · doi:10.2105/ajph.2018.304428

Risk and Protective Factors for Intimate Partner Violence Against Women: Systematic Review and Meta-analyses of Prospective–Longitudinal Studies

2018· review· en· W2804233370 sur OpenAlexfundno aff
Alexa R. Yakubovich, Heidi Stöckl, Joseph Murray, G. J. Meléndez‐Torres, Janina Steinert, Calla E. Y. Glavin, David K. Humphreys

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Public Health · 2018
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchBritish Heart FoundationCancer Research UKWellcome Trust
Mots-clésPsycINFOMedicineMeta-analysisOdds ratioDomestic violenceConfidence intervalPoison controlProspective cohort studyInjury preventionDemographySystematic reviewMEDLINERisk factorEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The estimated lifetime prevalence of physical or sexual intimate partner violence (IPV) is 30% among women worldwide. Understanding risk and protective factors is essential for designing effective prevention strategies. OBJECTIVES: To quantify the associations between prospective-longitudinal risk and protective factors and IPV and identify evidence gaps. SEARCH METHODS: We conducted systematic searches in 16 databases including MEDLINE and PsycINFO from inception to June 2016. The study protocol is registered with PROSPERO (CRD42016039213). SELECTION CRITERIA: We included published and unpublished studies available in English that prospectively analyzed any risk or protective factor(s) for self-reported IPV victimization among women and controlled for at least 1 other variable. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: . We synthesized all estimates of association, including those not meta-analyzed, by using harvest plots to illustrate evidence gaps and trends toward negative or positive associations. MAIN RESULTS: Of 18 608 studies identified, 60 were included and 35 meta-analyzed. Most studies were based in the United States. The strongest evidence for modifiable risk factors for IPV against women were unplanned pregnancy (OR = 1.66; 95% confidence interval [CI] = 1.20, 1.31) and having parents with less than a high-school education (OR = 1.55; 95% CI = 1.10, 2.17). Being older (OR = 0.96; 95% CI = 0.93, 0.98) or married (OR = 0.93; 95% CI = 0.87, 0.99) were protective. CONCLUSIONS: To our knowledge, this is the first systematic, meta-analytic review of all risk and protective factors for IPV against women without location, time, or publication restrictions. Unplanned pregnancy and having parents with less than a high-school education, which may indicate lower socioeconomic status, were shown to be risk factors, and being older or married were protective. However, no prospective-longitudinal study investigated the associations between IPV against women and any community or structural factor outside the United States, and more studies investigated risk factors related to women as opposed to their partners. Public health implications. This review highlights that prospective evidence for perpetrator- and context-related risk and protective factors for women's experiences of IPV outside of the United States is lacking and urgently needed to inform global policy recommendations. The current evidence base of prospective studies suggests that, at least in the United States, education and sexual health interventions may be effective targets for preventing IPV against women, with young, unmarried women at greatest risk.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,038
Bibliométrie0,0110,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,295
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations338
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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