The gender-based violence and recovery centre at Coast Provincial General Hospital, Mombasa, Kenya: An integrated care model for survivors of sexual violence
Notice bibliographique
Résumé
points• Sexual violence (SV) is highly prevalent and a major public health problem globally.In Kenya, an estimated 32% of females and 18% of males were reported to have experienced SV before the age of 18 years.• This paper presents a data set collected between 2007 and 2018 and describes the gender-based violence and recovery centre (GBVRC) model under which survivors of SV were cared for at a 24-hour public hospital in Mombasa, Kenya-including its development, implementation, achievements, and challenges.• The GBVRC model is a partnership that provides (in addition to emergency healthcare) mental health support, paralegal services, and integrated cooperation with police, judiciary, local leaders, and the wider community.The Mombasa GBVRC has provided post-SV care to 6,575 people reporting SV, of whom 88% were female and over 50% were younger than 16 years.Over 90% of the perpetrators were family, neighbours, community members, or in some other way known to the survivors.• The low rate (19%) of attendance by survivors for the second counselling visit suggests a more robust strategy is needed for follow-up-for example, by referring people back to smaller, closer health facilities.A second limitation was a lack of trained staff, although this is an expected issue in sub-Saharan Africa.There was also a low rate of legal resolution to the cases.This may be due to the need for education about the standard of evidence required by courts.• The experiences of successful and sustainable implementation of the GBVRC model should strengthen arguments for service delivery for people experiencing SV in this and similar settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».