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Enregistrement W4416284851 · doi:10.1186/s12889-025-25220-8

A socio-ecological analysis of intimate partner violence among women of reproductive age in Nigeria: a multilevel analysis of data from 2008 to 2018 Nigeria demographic and health surveys

2025· article· en· W4416284851 sur OpenAlexaff
Ebenezer Kwesi Armah‐Ansah, Seun Adegboyega Adejumo, Ekenedilichukwu Elvis Ezekobe, Ali Jalili, Saad Ahmed, Ehinomen Oko-Oboh, Eugene Budu, Charity Oga‐Omenka

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiostatisticsDomestic violencePublic healthEducational attainmentMultilevel modelFocus groupLiteracyPoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Intimate partner violence (IPV) is a significant public health and human rights issue in Africa. Despite numerous initiatives and legislative measures, IPV continues to be deeply rooted in sociocultural norms, affecting both social and economic progress in Nigeria. Hence, this study utilizes the socio-ecological model to analyze trends and factors associated with IPV among women of reproductive age in Nigeria from 2008 to 2018. METHODS: The study was an analytical cross-sectional study that utilized secondary datasets from the 2008, 2013, and 2018 Nigeria Demographic and Health Surveys. A weighted sample of 47,015 women of reproductive age was included in this study. The analysis was conducted using Stata. Multilevel regression analysis was applied, and the results were presented as adjusted odds ratios (aOR), along with 95% confidence intervals (CIs) and p-values to indicate the statistical significance of the findings. RESULTS: The overall prevalence of IPV in Nigeria from 2008 to 2018 was 25.94% [95% CI: 25.11%-26.80%]. The average prevalence of emotional violence was 21.82% [95% CI: 21.03%-22.63%], whereas that of physical violence was 11.35% [95% CI: 10.86-11.85%], and sexual violence was 3.53% [95% CI: 3.29%-3.80%]. Significant risk factors associated with IPV included primary education [aOR = 1.17; 95% CI = 1.08-1.26], cohabiting [1.40; 95% CI = 1.23-1.59]; working [aOR = 1.30; 95% CI = 1.23-1.59], having four or more births [aOR = 2.08; 95% CI = 1.87-2.32], exposed to mass media [aOR = 1.17; 95% CI = 1.10-1.23], belonged to Hausa ethnic group [aOR = 1.65; 95% CI = 1.43-1.89], women whose partners had primary education [aOR = 1.21; 95% CI = 1.12-1.31], those in a polygamous family type [aOR = 1.31; 95% CI = 1.24-1.39], those who lived in North East [aOR = 1.37; 95% CI = 1.25-1.50], those who lived communities with high literacy level [aOR = 1.17; 95% CI = 1.04-1.32] and those who were in 2018 survey year [aOR = 1.47; 95% CI = 1.37-1.57]. CONCLUSION: The research indicates that intimate partner violence continues to be a significant public health concern in Nigeria, with approximately 25.94% of women of reproductive age experiencing IPV from 2008 to 2018, reaching a peak of 33.24% in 2018, which signals a troubling upward trend. The most common type of violence reported was emotional abuse, impacting nearly 22% of women. Major risk factors identified include lower educational attainment for both women and their partners, cohabitation, employment status, higher numbers of children, access to mass media, identification as Hausa, involvement in polygamous family arrangements, residing in the Northeast region, and living in areas with higher literacy rates. These findings highlight the multi-faceted factors contributing to IPV. To effectively address this issue, it is necessary to implement targeted, multi-faceted strategies that focus on educational inequities, economic conditions, cultural practices, and regional disparities, with a strong focus on prevention to halt the rising trend of 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2025
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