Alcoholismo y Prevalencia de Violencia en Mujeres de Latinoamérica: Metaanálisis
Bibliographic record
Abstract
La violencia contra la mujer es reconocida como un problema mental y de salud a nivel mundial, pero es un fenómeno creciente en los países en vías de desarrollo, donde los hombres perpetran la violencia contra la mujer. La violencia mental, física, social y económica tienen un gran impacto en la salud, logrando así el objetivo de sensibilizar a los bebedores de alcohol y el potencial de violencia y actividad física entre las mujeres de América Latina. Se realizó una revisión y análisis sistemático de estudios epidemiológicos disponibles en Lilacs, Embase, Medline, Scielo, Scopus, Redalyc, Google Académico, Science Direct. Esto incluyó estudios que seleccionaron aleatoriamente muestras de grupos de mujeres entre las edades de 15 y 60 años. Tres investigadores examinaron y analizaron los artículos de forma independiente. Se realizó un metaanálisis aleatorizado para calcular el total. Los artículos se evaluaron utilizando la escala de Newcastle-Ottawa para evaluar la gravedad de las lesiones. Se analizaron 988 artículos, 13 de los cuales fueron incluidos en la literatura popular. El metaanálisis mostró que la prevalencia general de violencia física relacionada con el alcohol entre mujeres latinoamericanas fue de 34,0% (IC 95%: 25,0% - 43,0%; I2 = 93,97%). Como análisis principal se encontró una menor prevalencia en países como Brasil con un valor de 29,0%, y también observamos una mayor prevalencia en el país de Perú con un valor de 42,0%. El manuscrito del estudio no presentaba un alto riesgo de sesgo.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.020 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".