Objetivo: Determinar los factores que influyen en la violencia basada en género en mujeres de 20 a 40 años atendidas en el Consultorio Externo de Ginecología del Hospital Sergio Bernales – Comas, Noviembre – Diciembre 2015. Materiales y Métodos: Estudio analítico de Casos y Controles realizado en 264 mujeres (132 mujeres con presencia de violencia basada en género y 132 mujeres con ausencia de la misma) atendidas en el consultorio externo de Ginecología del Hospital Sergio Bernales – Comas, Noviembre Diciembre 2015. La recopilación de datos se realizó a través de un cuestionario estructurado, que se aplicó a cada paciente, el cual identifica los factores que influyen en la violencia basada en género y los tipos de la misma. Se realizó un análisis exploratorio de las variables utilizando frecuencias y porcentajes para las variables cualitativas. Toda la información se tabuló en tablas univariadas, bivariadas con tablas de contingencias para determinar la asociación de las variables, con la razón de productos cruzados (OR) con sus intervalos de confianza al 95%. Finalmente se procedió al análisis multivariado calculando el OR ajustado con un intervalo de confianza al 95%. Resultados: La mayoría de encuestadas se encontraba en un rango de edad menor a los 30 años (52,27%), estado civil conviviente (70,83%) y como grado de instrucción la secundaria completa e incompleta (63.63%). La violencia económica es la más frecuente (36,36%). Mientras que el factor con mayor frecuencia fue la Presencia de alguna enfermedad (23,11%). El análisis bivariado mostró que el mayor factor predictor de Violencia Económica fue el Consumo de alcohol en la pareja (OR: 6,18; IC95% 2,837-13,469), asimismo para la Violencia Psicológica el factor Violencia en la infancia (OR: 4,87; IC95% 2,313-10,257), para la Violencia Física el factor Consumo de alcohol en la pareja (OR: 10,08; IC95% 4,371-23,288) y también para la Violencia Sexual el factor Consumo de alcohol en la pareja (OR: 5,08; IC95% 2,411-10,710). El análisis multivariado ajustó más al mayor factor predictor de violencia económica (OR: 5,70; IC95% 2,260-14,395), lo mismo ocurrió con el mayor factor predictor de violencia psicológica (OR: 3,87; IC95% 1,526-9,819), también con el mayor factor predictor de violencia física (OR: 9,28; IC95% 3,206-26,904) y por último, con el mayor factor predictor de violencia sexual (OR: 4,12; IC 95%: 1,679-10,142). Además el haber nacido en la selva en relación a la costa presentó asociación con la Violencia Psicológica (OR: 4,13; IC 95%: 1,494-11,437); tener entre 30 y 39 años en relación a menos de 30 presentó asociación con la Violencia Física (OR: 2,21; IC 95%:1,058- 4,630) y por último el tener 40 años en relación a menos de 30, presentó asociación con la Siolencia Sexual (OR: 5,05; IC 95%: 1,062-24,029). Conclusiones: El análisis bivariado mostró resultados estadísticamente significativos para los factores sociales (Perspectiva de género), factores culturales (Creencias, Relación de pareja) y factores personales (Presencia de alguna enfermedad, Violencia en la infancia, Consumo de alcohol y Uso de preservativo) con todos los tipos de violencia basada en género. Mientras que el análisis multivariado ajustó los resultados, manteniendo al mayor factor predictivo de cada tipo de violencia basada en género con una asociación estadísticamente significativa. Además el haber nacido en la selva en relación a la costa presentó asociación con la Violencia Psicológica; el tener entre 30 y 39 años en relación a menos de 30 presentó asociación con la Violencia Física y el tener 40 años en relación a menos de 30 presentó asociación con la Violencia Sexual. Palabras clave: Violencia basada en género, factores personales, factores sociales, factores culturales / --- Objective: To determine the factors that influence gender-based violence in women 20 to 40 years treated at the outpatient clinic of Gynecology Sergio Bernales Hospital - Comas, November-December 2015. Materials and Methods: An analytical study of case-control study on 264 women (132 women with presence of gender-based violence and 132 women with lack thereof) attending the outpatient clinic of the Hospital of Gynecology Sergio Bernales - Commas, November December 2015. Data collection was performed using a structured questionnaire to each patient, which identifies the factors that influence gender-based violence and types of the same was applied. An exploratory analysis of the variables using frequencies and percentages for qualitative variables was performed. All information was tabulated in Tables Univariate, bivariate contingency tables to determine the association of variables, the odds ratio (OR) with confidence intervals at 95% products. Finally we proceeded to multivariate analysis calculating the adjusted odds ratio with a confidence interval of 95%. Results: Most respondents were in a range of less than 30 years (52.27%), common law marriage (70.83%) and level of education as complete and incomplete secondary (63.63%) age. Economic violence is the most common (36.36%). While the most common factor was the presence of disease (23.11%). The bivariate analysis showed that the greatest predictor of economic violence factor was the consumption of alcohol in the couple (OR: 6.18; 95% CI 2.837 to 13.469), also psychological violence to the violence factor in childhood (OR: 4 87, 95% CI 2.313 to 10.257) for Physical Violence Alcohol consumption factor in the couple (OR: 10.08; 95% CI 4.371 to 23.288) and also for Sexual Violence Alcohol consumption factor in the couple (OR : 5.08; 95% CI 2.411 to 10.710). Multivariate analysis adjusted more to the greatest predictor of economic violence (OR: 5.70; 95% CI 2.260 to 14.395) factor, so did the greatest predictor of psychological violence (OR: 3.87; 95% CI 1.526 to 9.819) factor also with the greatest predictor of physical violence (OR: 9.28; 95% CI 3.206 to 26.904) factor and finally, with the greatest predictor of sexual violence factor (OR: 4.12; 95% CI 1.679 to 10.142) . Besides being born in the jungle in relation to the coast presented association with psychological violence (OR: 4.13; 95% CI 1.494 to 11.437); will be between 30 and 39 in relation to less than 30 presented association with physical violence (OR: 2.21; 95% CI 1.058 to 4.630) and finally have 40 years in relation to less than 30 presented association with the Sexual Violence (OR: 5.05; 95% CI 1.062 to 24.029). Conclusions: The bivariate analysis showed statistically significant results for the social factors (gender perspective), cultural factors (beliefs, Relationship Dating) and personal factors (presence of disease, violence in childhood, alcohol and Condom use) with all types of gender-based violence. While the multivariate analysis adjusted the results while maintaining greater predictor of each type of gender-based violence with a statistically significant association. Besides being born in the jungle in relation to the coast presented association with psychological violence; having between 30 and 39 in relation to less than 30 presented association with physical violence and have 40 years in relation to less than 30 presented associations with sexual violence. Keywords: Gender-based violence, personal, social, cultural factors

Introducción: La violencia de género es un problema social a nivel mundial y en el embarazo incrementa significativamente la probabilidad de complicaciones, siendo una de ellas la amenaza de parto pretérmino. Objetivo: Determinar si la violencia de género es un factor de riesgo para la amenaza de parto pretérmino en gestantes atendidas en el Instituto Nacional Materno Perinatal durante el mes de Febrero 2016. Diseño: Analítico, prospectivo y transversal. Lugar: Unidad de Tocólisis y Consultorios Externos - Instituto Nacional Materno Perinatal. Participantes: Se incluyeron en el estudio 170 gestantes las cuales se clasificaron en grupo de estudio (85 gestantes con amenaza de parto pretérmino) y grupo comparativo (85 gestantes sin amenaza de parto pretérmino). Intervenciones: Para describir las variables se utilizó frecuencias absolutas – relativas y medidas de tendencia central y dispersión. Para medir el riesgo, primero se utilizó la prueba Chi-cuadrado con una significancia del 5% y luego se calculó el Odds Ratio (OR). Resultados: La edad media de las gestantes con y sin amenaza de parto pretérmino (APP) fue similar 28,4 años y 27,6 años respectivamente. En ambos grupos, la mayoría tenían grado de instrucción secundaria, eran convivientes y ama de casa. Respecto a las características obstétricas, las gestantes con amenaza de parto pretermino presentaron menos frecuencia de embarazo planeado (29,4 vs 42,4%) y control prenatal adecuado (72,9 vs 90,6%) sin embargo el antecedente de hospitalización por amenaza de parto pretérmino fue más frecuente en este grupo (36,5 vs 4,7%). Los factores de riesgo para la amenaza de parto pretérmino fueron la violencia psicológica (OR=4,4), la violencia física (OR=3,4) y la violencia sexual (OR=9,6). Las principales formas de violencia psicológica fueron gritos y humillaciones, de violencia física fueron empujones y jalones mientras que en lo relacionado a la violencia sexual se identificó acoso sexual y abuso sexual. En los tres componentes de la violencia de género el principal agresor fue la pareja. Conclusiones: La violencia de género, en sus tres formas, violencia psicológica, física y sexual son factores de riesgo para amenaza de parto pretérmino en gestantes atendidas en el Instituto Nacional Materno Perinatal en el mes de Febrero 2016. Palabras claves: amenaza de parto pretérmino, factor de riesgo, violencia de género. / --- Introduction: Gender violence is a social problem worldwide and during pregnancy increases significantly the likelihood of complications, one of which is the threat of preterm birth. Objective: To determine if gender violence is a risk factor for preterm birth in pregnant women seen at the “Instituto Nacional Materno Perinatal” in February 2016. Design: Analytical, prospective and transversal. Location: Tocolysis Unit and Outpatients - “Instituto Nacional Materno Perinatal” Participants: 170 pregnant women included in the study which were classified in the study group (85 pregnant women with preterm birth) and comparison group (85 pregnant women without preterm birth). Interventions: to describe the variables absolute / relative frequencies and measures of central tendency and dispersion is used. To measure the risk, first Chi-square test was used with a significance of 5% and then calculated the Odds Ratio (OR). Results: The average age of pregnant women with and without preterm labor was similar 28.4 years and 27.6 years, respectively. In both groups were, most were high school degree were cohabiting and housewife. Regarding obstetric characteristics; pregnant women with preterm birth have fewer unplanned pregnancy rate (29.4 vs 42.4%), and adequate prenatal care (72.9 vs 90.6%); however the preterm labor history of hospitalization was more frequent in this group (36.5 vs 4.7%). Risk factors for preterm labor were psychological violence (OR = 4.4), physical violence (OR = 3.4) and sexual violence (OR = 9.6). The main forms of psychological violence were shouting and humiliation, physical violence were pushing and halons while in relation to sexual violence, sexual harassment and sexual abuse were identified. In the three components of gender violence, the main aggressor was the partner. Conclusions: Gender violence in its three forms, psychological, physical and sexual violence are risk factors for preterm labor in pregnant women seen at the “Instituto Nacional Materno Perinatal” in February 2016. Keywords: preterm labor, risk factor, gender violence.