Interventions to reduce gender-based violence among young people living with or affected by HIV/AIDS in low-income and middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE(S): This study explored the effectiveness of gender-based violence (GBV) interventions on young people living with or affected by HIV in low- and middle-income countries (LMICs). DESIGN: Systematic review and meta-analysis. METHODS: We pre-registered a protocol, then searched 13 databases and grey literature. We screened randomized and quasi-experimental studies (n = 2199) of young people (aged 10-24) living with or affected by HIV in LMICs. Outcomes were GBV and/or GBV-related attitudes. We appraised the data for risk of bias and quality of evidence. Narrative syntheses and multilevel random effects meta-analyses were conducted. RESULTS: We included 18 studies evaluating 21 interventions. Intervention arms were categorized as: sexual health and social empowerment (SHSE; n = 7); SHSE combined with economic strengthening (n = 4); self-defence (n = 3); safer schools (n = 2); economic strengthening only (n = 2); GBV sensitization (n = 2) and safer schools and parenting (n = 1). Risk of bias was moderate/high and quality of evidence low. Narrative syntheses indicated promising effects on GBV exposure, but no or mixed effects on GBV perpetration and attitudes for self-defence and GBV sensitization interventions. Safer school interventions showed no effects. For SHSE interventions and SHSE combined with economic strengthening, meta-analyses showed a small reduction in GBV exposure but not perpetration. Economic-only interventions had no overall effect. CONCLUSION: SHSE, SHSE plus and self-defence and gender sensitization interventions may be effective for GBV exposure and GBV-related attitudes but not for GBV perpetration. However, the quality of evidence is poor. Future intervention research must include both boys and girls, adolescents living with HIV and key populations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».