Global and Regional Prevalence of Domestic Violence During the COVID-19 Pandemic and Its Determinants: Protocol for a Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Domestic violence is one of the most significant global public health priorities. This social problem could be accelerated by global catastrophes such as the COVID-19 pandemic. The structural changes due to the imposition of health measures, combined with personal and social problems, may worsen the situation. OBJECTIVE: This study aims to investigate the global and regional prevalence of domestic violence during the COVID-19 pandemic and its determinants. METHODS: We will perform a comprehensive review of the literature in PubMed, PsycINFO, Embase, Cochrane COVID-19 Register, and Applied Social Sciences Index and Abstracts, up to July 2024. This review will adhere to the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) reporting guidelines. Observational studies will be considered eligible if they have a population-based design, report the number of cases or prevalence of domestic violence during the COVID-19 pandemic, and report potential determinants. Studies in languages other than English, those with unclear data, case reports, conference proceedings, reviews, and letters will be excluded. To assess the methodological quality, a standardized critical appraisal checklist for studies reporting prevalence data will be used. A robust Bayesian approach will be applied using the STATA software package (version 14; STATA Inc) and JASP 0.19.1 (GNU Affero General Public License [GNU AGPL]) software. RESULTS: The search and screening for the systematic literature review are anticipated to be finished in October 2024. Data extraction, quality appraisal, and subsequent data synthesis will begin in November 2024. The review is expected to be completed by April 2025, and the study results will be published in 2025. CONCLUSIONS: This systematic review and meta-analysis will address significant gaps in understanding the pandemic's impact on domestic violence, providing a comprehensive assessment of its prevalence and contributing factors. Despite some limitations, the study incorporates diverse data sources and vulnerable groups to offer a detailed and accurate picture. The findings will inform targeted interventions and policy responses to mitigate the impact of future global crises on domestic violence rates. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42022351634; https://tinyurl.com/yth37jkx. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/60963.
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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 | 0,088 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,010 |
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 ».