Intimate partner violence as a determinant of pregnancy termination among women in unions: evidence from the 2016–2018 Papua New Guinea Demographic and Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
There is a demonstrated link between intimate partner violence (IPV) and pregnancy termination, and this association has received much attention in developed settings. Despite the high prevalence of IPV in Papua New Guinea (PNG), little is known about the association between these experiences and pregnancy termination. This study examined the association between IPV and pregnancy termination in PNG. The present study used population-based data from the PNG's first Demographic and Health Survey (DHS) conducted in 2016-2018. The analysis involved women aged 15-49 years who were in intimate unions (married or co-habiting). We used binary logistic regression modelling to analyse the association between IPV and pregnancy termination. Results were reported as crude odds ratios (cOR) and adjusted odds ratios (aOR) with 95% confidence intervals (CIs). Overall, 6.3% of women involved in this study had ever terminated a pregnancy, and 6 in 10 women (61.5%) reported having experienced IPV in the last 12 months preceding the survey. Of those women who experienced IPV, 7.4% had ever terminated a pregnancy. Women who had experienced IPV had a 1.75 higher odds of reporting pregnancy termination (cOR: 1.75; 95% CI: 1.29-2.37) than women who did not experience IPV. After controlling for theoretically and empirically relevant socio-demographic and economic factors, IPV remained a strong and significant determinant of pregnancy termination (aOR: 1.67, 95% CI: 1.22-2.30). The strong association between IPV and pregnancy termination among women in intimate unions in PNG calls for targeted policies and interventions that address the high prevalence of IPV. The provision of comprehensive sexual reproductive health, public education, and awareness creation on the consequences of IPV, regular assessment, and referral to appropriate services for IPV may reduce the incidence of pregnancy termination in PNG.
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 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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».