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Enregistrement W4410064812 · doi:10.5694/mja2.52660

The prevalence of intimate partner violence in Australia: a national survey

2025· article· en· W4410064812 sur OpenAlexaff
Ben Mathews, Kelsey Hegarty, Harriet L. MacMillan, Monica Madzoska, Holly E Erskine, Rosana Pacella, James G. Scott, Hannah J. Thomas, Franziska Meinck, Daryl Higgins, David Lawrence, Divna Haslam, Sara Roetman, Eva Malacova, Timothy Cubitt

Notice bibliographique

RevueThe Medical Journal of Australia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilDepartment of the Prime Minister and CabinetAustralian Institute of CriminologyQueensland University of TechnologyDepartment of Social Services, Australian Government
Mots-clésDomestic violenceSexual violenceMedicineDemographySexual orientationConfidence intervalPoison controlInjury preventionSuicide preventionPhysical abusePsychiatryPsychologyMedical emergencySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To estimate the prevalence in Australia of intimate partner violence, each intimate partner violence type, and multitype intimate partner violence, overall and by gender, age group, and sexual orientation. STUDY DESIGN: National survey; Composite Abuse Scale (Revised)-Short Form administered in mobile telephone interviews, as a component of the Australian Child Maltreatment Study. SETTING: Australia, 9 April - 11 October 2021. PARTICIPANTS: 8503 people aged 16 years or older: 3500 aged 16-24 years and about 1000 each aged 25-34, 35-44, 45-54, 55-64, or 65 years or older. MAIN OUTCOME MEASURES: Proportions of participants who had ever been in an intimate partner relationship since the age of 16 years (overall, and by gender, age group, and sexual orientation) who reported ever experiencing intimate partner physical, sexual, or psychological violence. RESULTS: Survey data were available for 8503 eligible participants (14% of eligible persons contacted), of whom 7022 had been in intimate relationships. The prevalence of experiencing any intimate partner violence was 44.8% (95% confidence interval [CI], 43.3-46.2%); physical violence was reported by 29.1% (95% CI, 27.7-30.4%) of participants, sexual violence by 11.7% (95% CI, 10.8-12.7%), and psychological violence by 41.2% (95% CI, 39.8-42.6%). The prevalence of experiencing intimate partner violence was significantly higher among women (48.4%; 95% CI, 46.3-50.4%) than men (40.4%; 95% CI, 38.3-42.5%); the prevalence of physical, sexual, and psychological violence were also higher for women. The proportion of participants of diverse genders who reported experiencing intimate partner violence was high (62 of 88 participants; 69%; 95% CI, 55-83%). The proportion of non-heterosexual participants who reported experiencing intimate partner violence (70.2%; 95% CI, 65.7-74.7%) was larger than for those of heterosexual orientation (43.1%; 95% CI, 41.6-44.6%). More women (33.7%; 95% CI, 31.7-35.6%) than men (22.7%; 95% CI, 20.9-24.5%) reported multitype intimate partner violence. Larger proportions of participants aged 25-44 years (51.4%; 95% CI, 48.9-53.9%) or 16-24 years (48.4%, 95% CI, 46.1-50.6%) reported experiencing intimate partner violence than of participants aged 45 years or older (39.9%; 95% CI, 37.9-41.9%). CONCLUSIONS: Intimate partner violence is widespread in Australia. Women are significantly more likely than men to experience any intimate partner violence, each type of violence, and multitype intimate partner violence. A comprehensive national prevention policy is needed, and clinicians should be helped with recognising and responding to intimate partner violence.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,411
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,350 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2025
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Résumé présentoui

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