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Enregistrement W4391944058 · doi:10.4103/ipj.ipj_167_23

Violence against women during pregnancy and its dimensions in COVID-19 pandemic: A systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4391944058 sur OpenAlexaboutno aff
Soodabeh Aghababaei, Seyedeh Zahra Masoumi, Reza Tahmasebi, Ensiyeh Jenabi, Zahra Toosi, Samereh Ghelichkhani

Notice bibliographique

RevueIndustrial Psychiatry Journal · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicMeta-analysis2019-20 coronavirus outbreakPregnancySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicineVirologyBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This systematic review and meta-analysis investigated the prevalence of violence against pregnant women during COVID-19 pandemic based on the available evidence. Medline, Scopus, Web of Science, and Google Scholar were searched. All published observational articles from December 2019 to December 2022 were assessed by two independent authors using the "violence, pregnancy, COVID-19" keywords. The quality appraisal of primary studies conducted using the Newcastle - Ottawa Quality Assessment Scale checklist and 10 eligible articles were included in this review. After reviewing the articles, the prevalence of violence among pregnant women during the COVID-19 pandemic was estimated to be 23% [95% confidence interval (CI) =18 to 29%] using the random effect model. Of them, 59% (95% CI = 13 to 105%) was attributed to verbal-behavioral violence, 30% (95% CI = 17 to 42%) emotional violence, 14% (95% CI = 8 to 20%) sexual violence, and 11% physical violence (95% CI = 6 to 17%). The results indicated that the violence prevalence among pregnant women was not different during and before the start of the COVID-19 pandemic. However, the behavioral-verbal, emotional, physical, and sexual violence were the most common forms of violence.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,234
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,202 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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