Intimate Partner Violence Against Women Before, During, and After Pregnancy: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Intimate partner violence (IPV) against pregnant women negatively impacts women's and infants' health. Yet inconsistent results have been found regarding whether pregnancy increases or decreases the risk of IPV. To answer this question, we systematically searched for studies that provided data on IPV against women before pregnancy, during pregnancy, and after childbirth. Nineteen studies met our selection criteria. We meta-analyzed the nineteen studies for the pooled prevalence of IPV across the three periods and examined study characteristics that moderate the prevalence. Results showed the pooled prevalence estimates of IPV were 21.2% before pregnancy, 12.8% during pregnancy and 14.7% after childbirth. Although these findings suggest a reduction in IPV during pregnancy, our closer evaluation of the prevalence of IPV after childbirth revealed that the reduction does not appear to persist. The prevalence of IPV increased from 12.8% within the first year after childbirth to 24.0% beyond the first year. Taken together, we should not assume pregnancy protects women from IPV, as IPV tends to persist across a longer-term period. Future studies are needed to investigate if IPV transits into other less obvious types of violence during pregnancy. Moderator analyses showed the prevalence estimates significantly varied across countries by income levels and regions.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».