Mental health and violence against women in Afghanistan, India and Sri Lanka: a situation analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Globally, 10–53% of ever-partnered women have experienced physical or sexual intimate partner violence over their lifetime. Women survivors of violence are at high risk of poor mental health. In this study, we investigate women’s exposure to violence and mental health conditions in Afghanistan, India and Sri Lanka, while considering the policy and service contexts. Methods A situation analysis tool was developed for the study. We extracted information from grey and peer-reviewed literature and other publicly available data investigating the prevalence of violence against women and mental health conditions, policies addressing violence against women and mental health conditions in each country and the services available to women exposed to violence and women with mental health conditions. Results Forty-six per cent of women in Afghanistan, 21% of women in India and 5% of women in Sri Lanka reported experiencing physical violence within the last 12 months of the most recent survey. Meanwhile, 7% of ever-partnered women in Afghanistan, 6% of women in India and 7% of women in Sri Lanka reported experiencing sexual violence during their lifetime. In India, 6.9% of disability-adjusted life-years were attributed to childhood sexual abuse and 4.6% to intimate partner violence. In Sri Lanka, 14.6% of women exposed to physical or sexual violence by a partner had engaged in self-harm. We found no data on conflict-related sexual violence and trafficking. All three countries have made commitments to gender equality or preventing violence against women. Implementation of some of these policies, however, is unclear. The countries also have had mental health policies and services, but there is currently little intersection between mental health and violence against women. Limitations The situation analysis is limited by the data available and the generalisability of findings. Conclusion The three countries have limited data, policies and legislation on the intersection between all forms of violence against women and poor mental health as well as a paucity of mental health service provision. Future work Future research should focus on integrating mental health care within social services; translating trauma-informed approaches into service provision and addressing family violence within violence against women. Funding This article presents independent research funded by the National Institute for Health and Care Research (NIHR) Global Health Research programme as award number 17/63/47.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».