Prevalence and correlates of physical and sexual intimate partner violence among women living with HIV in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intimate partner violence (IPV) is a significant global health problem. Women who experience IPV have increased HIV incidence, reduced antiretroviral adherence, and a lower likelihood of viral load suppression. There is a lack of evidence regarding how to effectively identify and support women living with HIV (WLWH) experiencing IPV, including uncertainty whether universal or targeted screening is most appropriate for lower-resourced settings. We examined physical and sexual IPV prevalence and correlates among WLWH in Uganda to understand the burden of IPV and factors that could help identify women at risk. METHODS: We utilized data from women receiving ART and enrolled in the Uganda AIDS Rural Treatment Outcomes (UARTO) cohort study between 2011 and 2015. Bloodwork and interviewer-administered questionnaires were completed every 4 months. IPV was assessed annually or with any new pregnancy. Multivariate models assessed independent socio-demographic and clinical factors correlated with IPV, at baseline and follow-up visits. RESULTS: 455 WLWH were included. Median age was 36 years, 43% were married, and median follow-up was 2.8 years. At baseline 131 women (29%) reported any experience of past or current IPV. In the adjusted models, being married was associated with a higher risk of baseline IPV (ARR 2.33, 95% CI 1.13-4.81) and follow-up IPV (ARR 2.43, 95% CI 1.33-4.45). Older age (ARR 0.96, 95% CI 0.94-0.99) and higher household asset index score (ARR 0.81, 95% CI 0.68-0.96) were associated with lower risk of IPV during follow-up. CONCLUSION: There was a high prevalence of physical and sexual IPV amongst WLWH, and many women experienced both types of violence. These findings suggest the need for clinic-based screening for IPV. If universal screening is not feasible, correlates of having experienced IPV can inform targeted approaches.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».