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Enregistrement W4391578448 · doi:10.1080/09540121.2024.2312876

COVID-19, pandemic lockdowns and intimate partner violence among HIV-positive women in Ghana

2024· article· en· W4391578448 sur OpenAlexaff
Eric Y. Tenkorang, Akosua Pokua Adjei, Victor Agyei-Yeboah, Adobea Yaa Owusu

Notice bibliographique

RevueAIDS Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomestic violenceSexual violenceHuman immunodeficiency virus (HIV)PandemicDemographyPsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicinePoison controlSuicide preventionClinical psychologyEnvironmental healthSociologyCriminologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the prevalence and risk factors of physical, sexual, psychological, and economic violence during lockdowns associated with COVID-19 among HIV-positive women in Ghana. Data were collected in August 2021 from a cross-section of 538 HIV-positive women aged 18 years and older in the Lower Manya Krobo District in the Eastern region of Ghana. Logit models were used to explore relationships between women's self-reported experiences of physical, sexual, psychological /emotional, and economic violence under lockdown and key socio-economic and demographic characteristics. The findings indicate moderate to high prevalence of intimate partner violence (IPV) under lockdown in our sample: physical violence (30.1%), sexual violence (28.6%), emotional/psychological violence (53.7%), and economic violence (54.2%). IPV was higher on all four measures for educated women, poorer women, employed women, cohabiting and married women, and HIV seroconcordant couples.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2024
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