Prevalence of intimate partner violence against women in the Arab world: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Violence against women has particular importance for women's health and wellbeing in the Arab world, where women face persistent barriers to social, political and economic equality. This review aims to summarize what is known about the prevalence of physical, sexual and emotional/psychological intimate partner violence (IPV) against women in the 22 countries of the Arab League, including geographic coverage, quality and comparability of the evidence. METHODS: A systematic review of IPV prevalence in Arab countries was carried out among peer-reviewed journal articles and national, population-based survey reports published by international research programmes and/or governments. Following PRISMA guidelines, Medline and the Social Sciences Citation Index were searched with Medical Subject Headings terms and key words related to IPV and the names of Arab countries. Eligible sources were published between January 2000 and January 2016, in any language. United Nations databases and similar sources were searched for national surveys. Study characteristics, operational definitions and prevalence data were extracted into a database using Open Data Kit Software. Risk of bias was assessed with a structured checklist. RESULTS: The search identified 74 records with population or facility-based IPV prevalence data from eleven Arab countries, based on 56 individual datasets. These included 46 separate survey datasets from peer-reviewed journals and 11 national surveys published by international research programmes and/or governments. Seven countries had national, population-based IPV estimates. Reported IPV prevalence (ever) ranged from 6% to more than half (59%) (physical); from 3 to 40% (sexual); and from 5 to 91% (emotional/ psychological). Methods and operational definitions of violence varied widely, especially for emotional/psychological IPV, limiting comparability. CONCLUSIONS: IPV against women in Arab countries represents a public health and human rights problem, with substantial levels of physical, sexual and emotional/psychological IPV documented in many settings. The evidence base is fragmented, however, suggesting a need for more comparable, high quality research on IPV in the region and greater adherence to international scientific and ethical guidelines. There is a particular need for national, population-based data to inform prevention and responses to violence against women, and to help Arab countries monitor progress towards the Sustainable Development Goals.
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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 | 0,009 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».