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Enregistrement W3173731110 · doi:10.1192/bjo.2021.636

Mental health, physical impairment and violence among FSWS in North Karnataka, South India: a story of intersecting vulnerabilities

2021· article· en· W3173731110 sur OpenAlexaff
Alicja Beksinska, Tara Beattie, Lucy Platt, Parinita Bhattacharjee, Ravi Prakash, Satyanarayana Ramanaik, Kavitha Dibbadahalli, Martine Collumbien, Mitzy Gafos, Calum Davey, Charlotte Watts, Shajy Isac, Rachel Jewkes

Notice bibliographique

RevueBJPsych Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthSuicidal ideationAnxietyPsychiatryDepression (economics)MedicineSexual violencePoison controlOccupational safety and healthSuicide preventionClinical psychologyPsychologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims This study examines the prevalence and associations between recent violence experience, mental health and physical health impairment among Female Sex Workers (FSWs) in north Karnataka, India. Background Multi-morbidity, in particular the overlap between physical and mental health problems, is an important global health challenge to address. FSWs experience high levels of gender-based violence, which increases the risk of poor mental health, however there is limited information on the prevalence of physical health impairments and how this interacts with mental health and violence. Method We conducted secondary analysis of cross-sectional quantitative survey data collected in 2016 as part of a cluster-RCT with FSWs called Samvedana Plus. Bivariate and multivariate analyses were used to examine associations between physical impairment, recent (past 6 months) physical or sexual violence from any perpetrator, and mental health problems measured by PHQ-2 (depression), GAD-2 (anxiety), any common mental health problem (depression or anxiety), self-harm ever and suicidal ideation ever. Result 511 FSWs participated. One fifth had symptoms of depression (21.5%) or anxiety (22.1%), one third (34.1%) reported symptoms of either, 4.5% had ever self-harmed and 5.5% reported suicidal ideation ever. Over half (58.1%) reported recent violence. A quarter (27.6%) reported one or more chronic physical impairments. Mental health problems such as depression were higher among those who reported recent violence (29%) compared to those who reported no recent violence (11%). There was a step-wise increase in the proportion of women with mental health problems as the number of physical impairments increased (e.g. depression 18.1% no impairment; 30.2% one impairment; 31.4% ≥ two impairments). In adjusted analyses, mental health problems were significantly more likely among women who reported recent violence (e.g. depression and violence AOR 2.42 (1.24–4.72) with rates highest among women reporting recent violence and one or more physical impairments (AOR 5.23 (2.49–10.97). Conclusion Our study suggests multi-morbidity of mental and physical health problems is a concern amongst FSWs and is associated with recent violence experience. Programmes working with FSWs need to be mindful of these intersecting vulnerabilities, inclusive of women with physical health impairments and include treatment for mental health problems as part of core-programming. Samvedana Plus was funded by UKaid through Department for International Development as part of STRIVE (structural drivers of HIV) led by London School of Hygiene and Tropical Medicine and the What Works to Prevent Violence Against Women and Girls Global Programme led by South African Medical Research Council

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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