Inequalities in intimate partner violence screening and receiving information among diverse groups of women: an online survey during COVID-19 lockdowns
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research shows violence against women likely increases during emergencies. COVID-19's emergence exacerbated intimate partner violence (IPV), suggesting that healthcare services (HCS) should have increased IPV screening efforts and referrals of victims to support services. However, little is known about the prevalence of IPV screening and information provision during COVID-19 lockdowns. METHODS: We examined prevalence of 'ever been screened' (ES) for IPV and 'receiving information about support services' (RI) in HCS during COVID-19 lockdowns and compared these among non-immigrant Jewish women, immigrant Jewish and other women, and Palestinian women citizens in Israel. We collected data during Israel's second and third COVID-19 lockdowns (October 2020-February 2021) using a structured, online, self-administrated Arabic-language and Hebrew-language questionnaire. Eligibility criteria included women ≥18 years old, citizens of Israel, in a current intimate relationship (permanent or occasional) who used social media or smartphones. In total, 519 women completed the survey: 73 Palestinian, 127 Jewish immigrants and others, and 319 non-immigrant Jewish. RESULTS: Overall, 37.2% of women reported any IPV, of whom just 26.9% reported ES, 39.4% reported RI and 13.5% reported both (ES&RI). Palestinian women reported higher IPV rates (49.3%) compared with non-immigrant Jewish (34.2%) and immigrant Jewish and other (37.8%) women; however, they reported lower ES (OR 0.64, 90% CI (0.34 to 1.86) and RI 0.29 (0.17 to 0.50). CONCLUSIONS: In a survey during COVID-19 lockdowns, only about one-quarter of women who reported IPV were ES for IPV, or RI about support services, suggesting strengthened IPV screening is needed in HCS during emergencies, particularly targeting minority women, who report higher IPV but receive fewer services.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».