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Enregistrement W2946911657 · doi:10.1186/s12889-019-6673-9

What determines violence among female sex workers in an intimate partner relationship? Findings from North Karnataka, south India

2019· article· en· W2946911657 sur OpenAlexafffund
Prakash Javalkar, Lucy Platt, Ravi Prakash, Tara Beattie, Parinita Bhattacharjee, Raghavendra Thalinja, Kavitha Dhanasekaran, Chaitanya AIDS Tadegattuva Mahila Sangha, Satyanarayana Ramanaik, Martine Collumbien, Calum Davey, Stephen Moses, Rachel Jewkes, Shajy Isac, Lori Heise

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilSouth African Medical Research CouncilDepartment for International DevelopmentNational Institute for Health and Care ResearchGovernment of the United KingdomUniversity of Manitoba
Mots-clésDomestic violenceMedicineSexual violenceDemographyContext (archaeology)Poison controlBiostatisticsSex workInjury preventionOccupational safety and healthSuicide preventionPublic healthPsychiatryHuman immunodeficiency virus (HIV)Environmental healthFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Like other women in India, female sex workers (FSWs) frequently experience violence from their intimate partners (IPs)-a reality that increases their risk of acquiring HIV or other sexually transmitted infections. Less is known about the nature of these intimate relationships or what aspect of the relationship increases the risk of IP violence (IPV). We measured the prevalence and determinants of IPV on FSWs in the context of north Karnataka, India, characterized by high HIV-prevalence and extreme poverty. METHODS: Overall 620 FSWs with an IP participated in a baseline survey conducted for an on-going cluster-randomised controlled trial aiming to evaluate the impact of a multi-level intervention on IPV reduction. We characterize the nature of intimate relationships and explored determinants of severe physical and/or sexual IP violence using univariable and multivariable analyses. RESULTS: The median age of participants was 35 years with 10 years of duration in an intimate relationship. Though most relationships originated from a sex work encounter, 84% stated that IPs did not know they were currently practicing sex work. In past 6 months, the experience of emotional violence was 49% (95%CI:45.2-53.2), physical 33% (95%CI:29.5-37.1) and sexual violence 7% (95%CI:4.8-8.9), while 24% (95%CI:21.0-27.9) FSWs experienced recent severe physical and/or sexual violence from IPs. Factors associated with recent IPV included experience of physical and/or sexual violence from their clients in last 6 months (AOR 2.20; 95%CI: 1.29-3.75), sexual intercourse in the past 1 month when their IP was under the influence of alcohol (AOR 2.30; 95%CI: 1.47-3.59) and providing financial support to their IP (AOR 2.07; 95%CI: 1.28-3.34). CONCLUSIONS: The association between increased risk of violence and provision of financial support to an IP is indicative of gendered power dynamics as men remain dominant irrespective of their financial dependency on FSWs. Interventions are needed that address inequitable gender norms which makes FSWs tolerate violence even though she is not financially dependent on IP. Higher likelihood of violence in presence of alcohol use and FSWs' previous experience of workplace violence linked to IPV call for strengthening the crisis management systems within community-based organisations that can address all forms of violence and associated risk factors. TRIAL REGISTRATION: Clinical Trials NCT02807259.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations32
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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