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Enregistrement W4401067440 · doi:10.1016/s2352-4642(24)00145-7

Intimate partner violence against adolescent girls: regional and national prevalence estimates and associated country-level factors

2024· article· en· W4401067440 sur OpenAlexaff
Lynnmarie Sardinha, İlknur Yüksel‐Kaptanoğlu, Mathieu Maheu‐Giroux, Claudı́a Garcia‐Moreno

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Child & Adolescent Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesDepartment for International Development, UK GovernmentWorld Health OrganizationForeign, Commonwealth and Development OfficeWorld Bank GroupCostco Wholesale
Mots-clésDomestic violenceInjury preventionPoison controlSuicide preventionOccupational safety and healthDemographyHuman factors and ergonomicsPublic healthPsychologySexual violenceAdolescent healthMedicineEnvironmental healthCriminologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Intimate partner violence is a serious public health problem and negatively affects short-term and long-term health, development, and wellbeing of adolescent girls. Global estimates from WHO have shown that adolescent girls aged 15-19 years experience high rates of intimate partner violence. We aimed to estimate the lifetime and past-year prevalence and patterns of physical or sexual intimate partner violence against adolescent girls by male partners across 161 countries and areas, and to examine the country-level factors, including the prevalence of child marriage, associated with the lifetime and past-year prevalence of intimate partner violence in this age group. METHODS: These analyses used the 2018 global, regional, and country estimates on intimate partner violence published by WHO and economic, social, and political metadata from subject-specific databases. Drawing on data from the WHO Global Database on Prevalence of Violence Against Women, we used hierarchical Bayesian modelling techniques to estimate lifetime and past-year prevalence of physical or sexual (or both) intimate partner violence against adolescent girls aged 15-19 years by country. Linear regression methods were used to examine contextual social, economic, and political factors associated with intimate partner violence against adolescent girls in the 101 countries (lifetime prevalence) and 105 countries (past-year prevalence) for which these metadata were available. FINDINGS: The estimated global prevalence of physical or sexual intimate partner violence against ever-partnered adolescent girls aged 15-19 years was 24% (95% uncertainty interval 21-28) in their lifetime and 16% (14-19) in the past year. Prevalence varied greatly across countries and regions, with lifetime prevalence ranging from 6% (3-11) in Georgia to 49% (35-64) in Papua New Guinea. Overall, the prevalence of both lifetime (154 countries) and past-year (157 countries) intimate partner violence against adolescent girls was higher in low-income and lower-middle-income countries and regions than in high-income countries and regions. Countries with higher rates of female secondary school enrolment and those with inheritance laws that are more gender-equal had lower prevalence of intimate partner violence against adolescent girls. Lower-income countries and societies with a high prevalence of child marriage had higher prevalence of physical or sexual intimate partner violence against adolescent girls. INTERPRETATION: Our findings highlight the widespread prevalence of intimate partner violence against adolescent girls across the globe and its relationship with country-level contextual factors. They emphasise the need for promoting and ensuring policies and programmes that increase and ensure gender equality. Countries should strive to provide secondary education for all girls, ensure equal property rights for women, eliminate discriminatory gender norms, and address harmful practices such as child marriage. FUNDING: UN Women-WHO Joint Programme on Strengthening Violence Against Women Data funded by the UK Foreign and Commonwealth Development Office and the UNDP-UNFPA-UNICEF-WHO-World Bank Special Programme of Research, Development, and Research Training in Human Reproduction.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,288 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations57
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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