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Enregistrement W4388850950 · doi:10.1186/s12889-023-17199-x

Examining gender and sexual orientation differences in physical intimate partner violence experienced and perpetrated by youth living in eThekwini district South Africa during the COVID-19 pandemic

2023· article· en· W4388850950 sur OpenAlexafffund
Kalysha Closson, Bongiwe Zulu, Julie Jesson, Janan Dietrich, Tatiana Pakhomova, C. Andrew Basham, Mags Beksinska, Angela Kaida

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBC Children’s Hospital Foundation
Mots-clésSexual orientationLesbianDomestic violenceSexual minorityTransgenderMedicineDemographyPsychologyPandemicPoison controlSuicide preventionClinical psychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Social psychologyEnvironmental healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Young women and Lesbian, Gay, Bisexual, Trans, Non-binary/no gender, or Questioning (LGBTQ+) youth in South Africa face some of the highest global levels of intimate partner violence (IPV). Given limited evidence in the wake of the COVID-19 pandemic, which has fuelled IPV globally, we aimed to describe and compare experiences and perpetration of IPV of youth aged 16-24 by sexual orientation and gender identity (SOGI). METHODS: During the study period (December 2021-May 2022), youth aged 16-24 from eThekwini district, South Africa completed an online survey to understand multilevel impacts of the pandemic on youth. Participants were asked about experiences and perpetration of physical IPV since the start of the COVID-19 pandemic (March 2020). Descriptive statistics and adjusted logistic regressions compared the likelihood of experiencing and/or perpetrating physical IPV between cisgender and transgender inclusive heterosexual men; heterosexual women; gay, bisexual, or questioning men [GBQM]; lesbian, gay, bisexual, or questioning women [LGBQW]; or gender/sexual non-conforming youth [non-conforming]. RESULTS: Of 1,588 youth (mean age = 21.7 [SD = 2.3]; 71.7% Black) with non-missing SOGI and physical IPV data, 238 (15.0%) were LGBTQ+ (40.3% LGBQW and 36.1% non-conforming). Overall, 14.6% of respondents experienced physical IPV and 9.8% perpetrated physical IPV since the start of the pandemic, which differed by SOGI (12.3% of heterosexual men, 13.9% of heterosexual women, 22.0% of GBQM, 18.2% of LGBQW, and 25.0% of non-conforming youth experienced and 10.3% of heterosexual men; 7.7% of heterosexual women; 10.0% of GBQM; 18.2% of LGBQW; and 16.7% of non-conforming youth perpetrated). In adjusted models, compared to heterosexual women, non-conforming youth had increased odds of experiencing (adjusted odds ratio [aOR] = 2.36; 95%CI, 1.26-4.39) physical IPV and compared to heterosexual men, non-conforming youth had greater odds of perpetrating physical IPV (aOR = 2.19; 95%CI, 1.07-4.48) during the pandemic. CONCLUSION: Over one in six youth in our study experienced and one in ten perpetrated physical IPV since the onset of the COVID-19 pandemic, with gender and sexual non-conforming youth experiencing and perpetrating IPV at significantly greater rates than cisgender/heterosexual peers. Our findings highlight the need for gender transformative efforts that move beyond the gender binary to support healthy relationships and IPV prevention for LGBTQ + youth in South Africa and globally.

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)0,002
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
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,205
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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