Women's attitudes towards intimate partner violence in Guyana: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Intimate partner violence (IPV) against women is a global health issue and a breach of human rights. However, the literature lacks understanding of how socioeconomic and geographic disparities influence women's attitudes toward IPV in Guyana over time. This study aimed to assess trends in women's attitudes about IPV in Guyana. Methods: Data from three nationally representative surveys from 2009, 2014 to 2019 were analysed. The prevalence of women's attitudes about IPV was assessed, specifically in response to going out without telling their partners, neglecting their children, arguing with their partner, refusing sex with their partner, or burning food prepared for family meals. A series of stratified subgroup analyses were also completed. We assessed trends in IPV using the slope index of inequality (SII) and the concentration index of inequality (CIX). We used multilevel mixed-effects logistic regression to assess factors associated with women's attitudes justifying IPV. Findings: The prevalence of women's attitudes justifying IPV for any of the five reasons declined from 16.4% (95% CI: 15.1-17.8) in 2009 to 10.8% (95% CI: 9.7-12.0) in 2019. Marked geographic and socioeconomic inequalities were observed among subgroups. The SII for any of the five reasons decreased from -20.02 to -14.28, while the CIX remained constant over time. Key factors associated with women's attitudes about IPV were area of residence, sex of the household head, marital status, respondent's level of education, wealth index quintile, and the frequency of reading newspapers/magazines. Interpretation: From 2009 to 2019, Guyana was able to reduce women's attitudes justifying IPV against women by 34.1% and shortened subgroup inequalities. However, the prevalence remained high in 2019, with persisted inequalities among subgroups. Effective strategies, including the use of media to raise awareness, promotion of community-based approaches, and educational campaigns focusing on geographic and socioeconomic disparities, are essential for continuing to reduce the prevalence of IPV and associated inequalities. Funding: The study was funded in part by the National Institutes of Health, Fogarty International Center grant number D43TW012189.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».