Influence of type of violence on women’s help-seeking behaviour: Evidence from 10 countries in sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intimate partner violence (IPV) is a major public health concern that mostly impacts women's health and social well-being. This study explored how the various types of IPV (physical, sexual, and emotional) including women's experience of childhood violence influence their help-seeking behavior in sub-Saharan Africa (SSA). METHODS: We analyzed data from the most recent Demographic and Health Surveys (DHS), carried out between 2018 and 2021. The outcome variable was help-seeking behavior. Descriptive and inferential analyses were carried out. The descriptive analysis looked at the bivariate analysis between the country and outcome variables. Using a binary logistic regression model, a multivariate analysis was utilized to determine the association between the outcome variable and the explanatory variables. Binary logistic regression modelling was used based on the dichotomous nature of the outcome variable. The results were sample-weighted to account for any under- or over-sampling in the sample. RESULTS: The proportion of women who sought help for intimate partner violence was 36.1 percent. This ranged from 19.2 percent in Mali to 49.6 percent in Rwanda. Women who experienced violence in childhood (OR = 0.75, CI = 0.69, 0.82) have a lower likelihood of seeking help compared to those who did not experience violence in their childhood. Women who had experienced emotional violence (OR = 1.94, CI = 1.80, 2.08), and physical violence (OR = 1.37, CI = 1.26, 1.48) have a higher likelihood of seeking help compared to those who have not. Women with secondary educational levels (aOR = 1.13, CI = = 1.02, 1.24) have a higher likelihood of seeking help compared to those with no education. Cohabiting women have a higher likelihood (aOR = 1.22, CI = 1.10, 1.35) of seeking help compared to married women. CONCLUSION: The study highlights the importance of early identification of IPV and fit-for-purpose interventions to demystify IPV normalization to enhance women's willingness to seek help. The study's findings suggest that education is crucial for increasing women's awareness of the legalities surrounding IPV and available structures and institutions for seeking help.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».