Menstrual regulation, unsafe abortion, and maternal health in Bangladesh.
Notice bibliographique
Résumé
Maternal mortality has declined considerably in Bangladesh over the past few decades. Some of that decline--though precisely how much cannot be quantified--is likely attributable to the country's menstrual regulation program,which allows women to establish nonpregnancy safely after a missed period and thus avoid recourse to unsafe abortion. Key Points. (1) Unsafe clandestine abortion persists in Bangladesh. In 2010, some 231,000 led to complications that were treated at health facilities, but another 341,000 cases were not. In all, 572,000 unsafe procedures led to complications that year. (2) Recourse to unsafe abortion can be avoided by use of the safe, government sanctioned service of menstrual regulation (MR)--establishing nonpregnancy after a missed period, most often using manual vacuum aspiration. In 2010, an estimated 653,000 women obtained MRs, a rate of 18 per 1,000 women of reproductive age. (3) The rate at which MRs result in complications that are treated in facilities is one-third that of the complications of induced abortions--120 per 1,000 MRs vs. 357 per 1,000 induced abortions. (4) There is room for improvement in MR service provision, however. In 2010, 43% of the facilities that could potentially offer it did not. Moreover, one-third of rural primary health care facilities did not provide the service. These are staffed by Family Welfare Visitors, recognized to be the backbone of the MR program. In addition, one-quarter of all MR clients were denied the procedure. (5) To assure that trends toward lower abortion-related morbidity and mortality continue, women need expanded access to the means of averting unsafe abortion. To that end, the government needs to address barriers to widespread, safe MR services, including women's limited knowledge of their availability, the reasons why facilities do not provide MRs or reject women who seek one, and the often poor quality of care.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».