Intimate partner violence during pregnancy and adverse birth outcomes in Ethiopia: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intimate partner violence is a significant public health issue that affects maternal and neonatal health worldwide. Several studies have been conducted to investigate the prevalence of intimate partner violence during pregnancy as well as the factors that contribute to it. As a result, the purpose of this study was to determine the impact of intimate partner violence on birth outcomes. METHODS: International databases including Scopus, PubMed, Google Scholar, Embase, and CINAHL were used to search primary studies. The quality and strength of the included studies were evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale quality assessment tool. The studies heterogeneity and publication biases were assessed using I2 statistics and Egger's regression test. The Meta-analysis was carried out using STATA version 16 software. RESULTS: A total of nine hundred and fifty-eight articles were retrieved from various databases, and seventeen articles were included in the review. The pooled prevalence of intimate violence during pregnancy in Ethiopia was 32.23% (95% CI 28.02% -36.45%). During pregnancy, intimate partner violence was a significant predictor of low birth weight (AOR: 3.69, 95%CI 1.61-8.50) and preterm birth (AOR: 2.23, 95%CI 1.64-3.04). CONCLUSION: One in every three pregnant women experiences intimate partner violence. Women who experienced intimate partner violence during their pregnancy are more likely to experience adverse outcomes such as premature delivery and low birth weight infants.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».