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Enregistrement W4365452248 · doi:10.1186/s12978-023-01606-y

Correlates of intimate partner violence among pregnant and parenting adolescents: a cross-sectional household survey in Blantyre District, Malawi

2023· article· en· W4365452248 sur OpenAlexfundno aff
Juliet Amarachukwu Nwafor, Elita Chamdimba, Anthony Idowu Ajayi, Boniface Ayanbekongshie Ushie, Alister Munthali, Chrissie Thakwalakwa, Caroline W. Kabiru

Notice bibliographique

RevueReproductive Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAfrican Population and Health Research CenterInternational Development Research CentreStyrelsen för Internationellt Utvecklingssamarbete
Mots-clésReproductive medicineCross-sectional studyDomestic violencePublic healthEnvironmental healthMedicineDemographyPsychologyPoison controlPregnancyInjury preventionNursingSociologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite efforts from the government and developmental partners to eliminate gender-based violence, intimate partner violence (IPV) remains a pervasive global health and human rights problem, affecting up to 753 million women and girls globally. Few studies on IPV have focused on pregnant and parenting adolescent (PPA) girls in Africa, although the region has the highest rates of adolescent childbearing. This limited attention results in the neglect of pregnant and parenting adolescents in policies and interventions addressing IPV in the region. Our study examined IPV prevalence and its individual, household, and community-level correlates among pregnant and parenting adolescent girls (10-19 years) in Blantyre District, Malawi. METHODS: We collected data from a cross-section of pregnant and parenting adolescent girls (n = 669) between March and May 2021. The girls responded to questions on socio-demographic and household characteristics, lifetime experience of IPV (i.e., sexual, physical, and emotional violence), and community-level safety nets. We used multilevel mixed-effect logistic regression models to examine the individual, household, and community-level factors associated with IPV. RESULTS: The lifetime prevalence of IPV was 39.7% (n = 266), with more girls reporting emotional (28.8%) than physical (22.2%) and sexual (17.4%) violence. At the individual level, girls with secondary education (AOR: 1.72; 95% CI: 1.16-2.54), who engaged in transactional sex (AOR: 2.29; 95% CI: 1.35-3.89), and accepted wife-beating (AOR: 1.97; 95% CI: 1.27-3.08) were significantly more likely to experience IPV compared to those with no education/primary education, who never engaged in transactional sex and rejected wife beating. Girls aged 19 (AOR: 0.49; 95% CI: 0.27-0.87) were less likely to report IPV than those aged 13-16. At the household level, girls with fair and poor partner support had higher odds of experiencing IPV, but the effect size did not reach a significant level in the parsimonious model. A high perception of neighborhood safety was associated with a lower likelihood of experiencing IPV (AOR: 0.81; 95% CI: 0.69-0.95). CONCLUSION: Intimate partner violence is rife among pregnant and parenting adolescent girls in Malawi, underscoring the need for appropriate interventions to curb the scourge. Interventions addressing IPV need to target younger adolescents, those engaging in transactional sex, and those having weaker community-level safety nets. Interventions to change social norms that drive the acceptance of gender-based violence are also warranted.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,292 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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