Alcoholismo y Prevalencia de Violencia en Mujeres de Latinoamérica: Metaanálisis
Notice bibliographique
Résumé
La violencia contra la mujer es reconocida como un problema mental y de salud a nivel mundial, pero es un fenómeno creciente en los países en vías de desarrollo, donde los hombres perpetran la violencia contra la mujer. La violencia mental, física, social y económica tienen un gran impacto en la salud, logrando así el objetivo de sensibilizar a los bebedores de alcohol y el potencial de violencia y actividad física entre las mujeres de América Latina. Se realizó una revisión y análisis sistemático de estudios epidemiológicos disponibles en Lilacs, Embase, Medline, Scielo, Scopus, Redalyc, Google Académico, Science Direct. Esto incluyó estudios que seleccionaron aleatoriamente muestras de grupos de mujeres entre las edades de 15 y 60 años. Tres investigadores examinaron y analizaron los artículos de forma independiente. Se realizó un metaanálisis aleatorizado para calcular el total. Los artículos se evaluaron utilizando la escala de Newcastle-Ottawa para evaluar la gravedad de las lesiones. Se analizaron 988 artículos, 13 de los cuales fueron incluidos en la literatura popular. El metaanálisis mostró que la prevalencia general de violencia física relacionada con el alcohol entre mujeres latinoamericanas fue de 34,0% (IC 95%: 25,0% - 43,0%; I2 = 93,97%). Como análisis principal se encontró una menor prevalencia en países como Brasil con un valor de 29,0%, y también observamos una mayor prevalencia en el país de Perú con un valor de 42,0%. El manuscrito del estudio no presentaba un alto riesgo de sesgo.
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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 | 0,012 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».