The Prevalence and Associated Factors of Domestic Violence Against Pregnant Women During the COVID‐19 Pandemic: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Domestic violence (DV) against women has been reported increasingly, especially during the pandemic worldwide. Exposure to DV during pregnancy is associated with various maternal and neonatal adverse consequences. Therefore, the current study aims to systematically investigate and analyze the prevalence and associated factors of DV or intimate partner violence (IPV) against pregnant women during the COVID-19 pandemic. METHODS: In this systematic review and meta-analysis, systematic literature searches in electronic databases, including Google Scholar, PubMed, Web of Science, Scopus, ScienceDirect, and Scientific Information Database, were conducted from December 2023 to May 2024. Quality assessment of the included studies was performed using the Newcastle-Ottawa Scale for cross-sectional and cohort studies. All included studies were entered into a meta-analysis. The binomial distribution formula was used to calculate the variance of point prevalence. In addition, meta-regression was used to assess the prevalence of DV based on the sampling place and quality of the included studies. All statistical analyses were performed with Stata version 11.0, Texas, USA. RESULTS: Of 16 studies included, 156,775 pregnant women participated, and the sample sizes varied from 215 to 77,310 individuals. According to the combining the results of 12 studies, the overall prevalence of physical, psychological, and sexual violence against pregnant women during COVID-19 was estimated at 13.83 (95% CI, 5.92%-21.73%), 40.02% (95% CI, 22.74%-57.30%), and 15.09% (95% CI, 6.49%-23.69%), respectively. The pooled prevalence of the total IPV against pregnant women during COVID-19, according to the combined results of 15 studies, was estimated at 36.82% (95% CI, 22.24%-51.40%). CONCLUSION: Although the prevalence of all types of violence against pregnant women increased during the COVID-19 pandemic compared to other times, the results of the present study indicated that psychological violence was the most common violence reported by pregnant women. Therefore, it seems that identifying high-risk pregnant women as victims of violence is imperative to develop preventive interventions for this vulnerable group globally.
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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 | 0,016 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».