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Enregistrement W4412636049 · doi:10.1016/j.eclinm.2025.103382

Intimate partner violence during pregnancy against 601,534 women aged 15 to 49 years in 57 LMICs: prevalence, disparities, trends and associated factors using Demographic and Health Survey data

2025· article· en· W4412636049 sur OpenAlexafffundabout
David Jean Simon, Vénunyé Claude Kondo Tokpovi, Adama Ouédraogo, Kassoum Dianou, Ann Kiragu, Comfort Z. Olorunsaiye, Bénédique Paul

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensResearch Unit on Children's Psychosocial MaladjustmentUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésMedicineDomestic violencePoisson regressionDemographyPublic healthEnvironmental healthInjury preventionPoison controlPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Pregnant women are at increased risk of intimate partner violence (IPV), with harmful outcomes for both mother and unborn baby. As this public health issue remained poorly documented in low- and middle-income countries (LMICs), this comprehensive study aimed to investigate prevalence and disparities of intimate partner violence during pregnancy (IPVDP) in 57 LMICs, grouped into WHO Regions and World Bank 2022 Income Classification. We also examined changes in IPVDP in LMICs and associated factors. Methods: Data for this study were extracted from Demographic and Health Surveys conducted in 57 LMICs from 2000 to 2024. Countries without domestic violence data were excluded from the study. We estimated overall, regional, sub-regional, and national-weighted prevalence of IPVDP among women aged 15-49 years. Trends in IPVDP were calculated at the national level using the average annual rate of change (AARC) in a subset of 31 countries with at least two survey rounds. A Poisson regression model was fitted for identifying factors associated with IPVDP. Findings: The study included a total weighted sample of 601,534 women. The pooled prevalence of IPVDP was 6.3% (95% CI 6.2-6.4). The Eastern Mediterranean region recorded the highest prevalence of IPVDP (11.3% [95% CI 10.8-11.9]), while the South-East Asia region (3.3% [95% CI 3.0-3.5]) the lowest. Similarly, low-income countries (LICs) reported the highest prevalence of IPVDP (8.2% [95% CI 7.9-8.4]). Further, prevalence varied greatly across countries, ranging from 1.1% (95% CI 0.6-1.5) in South Africa to 17.6% (95% CI 15.3-20.0) in Papua New Guinea. Examining AARC, most countries (23/31) experienced a decreasing trend in IPVDP, however, seven countries showed increasing trends, with the largest of 8.3% (95% CI 6.8-9.9) in Gambia and the smallest of 0.6% (95% CI -0.7 to 1.8) in the Democratic Republic of Congo. Similarly, we found that women: aged 15-19 years, from poor households, with primary education and below, who had more than 5 children, married before 18, who had not participated in household decision-making, and whose partners exhibited controlling behaviour had higher likelihood of experiencing IPVDP. Interpretation: Despite the implementation of numerous development programs aimed at reducing violence against women in LMICs in recent decades, IPVDP remains high in some countries and has even increased in others. Our findings indicate that efforts to reduce IPVDP and the associated health burdens need to be improved in many LMICs. In alignment with the 5.2 Sustainable Development Goal target (i.e., eliminate all forms of violence against women and girls), stakeholders such as NGOs and policymakers can use these findings to roll out interventions based on observed geographic and socio-demographic inequities to end IPVDP among vulnerable groups. Funding: The Fonds de Recherche du Québec-Santé (2022-2023-BF15-314279).

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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