Epidemiological profile of women victims of domestic violence in Casablanca
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Violence against women is a major public health problem because, whatever its form, it has an impact on the physical and psychological health of victims. Objectives To describe the socio-demographic characteristics of the victims and their partners as well as the different forms of violence observed and their impact on the victims. Participants and Methods This was a descriptive cross-sectional study conducted from January to March 2019 in two associations providing assistance to women victims of domestic violence. Results Our study collected 102 women whose average age was 33 +/- 10.8 years (18-67 years), 77% resided in urban areas, 54% had left the marital home. Regarding marriage, 86% were married and 37% had been married for more than 10 years. The average number of dependent children was 1.75 +/-1.3. Regarding employment status, 65% were housewives and 61% had no income; a quarter of the victims had a history of domestic violence. Regarding their spouses, the average age was 40 years old, 9% were unemployed; 41% had consumed alcohol at the time of the violence and one third of them had taken drugs. Physical and psychological violence were present in almost all cases, respectively 99% and 97%, economic violence in 73% of cases and sexual violence in 69% of cases. These incidents occurred mainly in the context of conflict with in-laws (66.7%). Conclusions Despite the measures undertaken by the authorities, domestic violence is a scourge that is not limited to any particular profile and has complex triggering mechanisms. Key messages Domestic violence is still a scourge today. The identification of strategic axes of prevention is essential.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».