Domestic Violence in Pregnancy-Related Death: A Novel Use of Coroner and Criminal Data in Clark County, Nevada [9N]
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Existing studies in the literature analyze self-reported domestic violence in pregnant women which may be underestimated in this vulnerable population. Our study explores novel use of autopsy in combination with criminal data to understand domestic violence trends in unnatural deaths in pregnant women. METHODS: Retrospective review of women referred to the Clark County medical examiner from 2000-2015 was conducted. Pregnancy was confirmed by autopsy diagnosis, and criminal records were obtained from the Clark County District Attorney's Office. Statistical analysis was performed using student t-test for continuous variables and chi-square for categorical variables. RESULTS: 7215 women in total were referred to the Clark County medical examiner. 67 women were found to be pregnant at the time of autopsy. 55% of the women that were pregnant at the time of death were victims of pregnancy-related unnatural death (PRUD). 27% of women who were victims of PRUD filed charges of domestic violence against their partners versus 3% who were victims of natural death (p=0.02). Also, 71% (n=5) of women >30 years were victims of PRUD filed charges of domestic violence compared with 13% of women <30 years (n=3) (p=0.04). The most common manner of death among the PRUD group was suicide in 35% (n=13) and 32% (n=12) had a criminal record. CONCLUSION: Domestic violence is significantly more prevalent in PRUD than in those who die of natural death. Further, older victims of PRUD were significantly more likely to file charges for domestic violence. The causes underlying these trends are unclear and deserve further attention and study.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».