Health conditions among women in prisons: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Despite rapidly rising incarceration rates, the health needs of women in custody are overlooked. This Review aims to summarise the current evidence on the health of women in prisons around the world. In this systematic review, we searched peer-reviewed and grey literature databases for quantitative studies published between Jan 1, 2003, and Jan 29, 2025. Our population of interest was people detained in carceral spaces designated for women as part of the criminal-legal system worldwide. We included studies that reported the prevalence of health conditions (based on the Global Burden of Disease Study, or in the International Classification of Disease 11th revision) among women in custody. We assessed risk of bias using the JBI Critical Appraisal Checklist for Studies Reporting Prevalence Data. We identified 18 008 unique records, 247 studies (including more than 452 261 women) were included for analysis. Nearly all studies had a high risk of bias in at least one domain. Communicable diseases and mental health conditions were the most frequently described topics. Prevalence of many conditions varied widely between studies and across geographical regions. We identified gaps in the literature, particularly around non-communicable conditions and in the geographical representation of data. Globally, women in custody experience a high burden of health conditions but there are substantial gaps in current evidence and a need for improved data collection and reporting. Additionally, limitations found in some studies included the exclusion of people with complex health-care needs and the use of measures such as self-reporting, which depend on previous access to health care, and it is likely that the true burden of health conditions among incarcerated women is even greater. The findings of this Review call the correctional, health, and research communities to act to reduce the health inequities faced by women in prison.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».