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Enregistrement W2036458387 · doi:10.1111/j.1728-4465.2013.00359.x

Levels, Trends, and Determinants of Unintended Pregnancy in Iran: The Role of Contraceptive Failures

2013· article· en· W2036458387 sur OpenAlexaff
Amir Erfani

Notice bibliographique

RevueStudies in Family Planning · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Contraception
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnintended pregnancyDiscontinuationMedicineFamily planningFertilityPregnancyAbortionNational Survey of Family GrowthPopulationDemographyObstetricsEnvironmental healthPsychiatryResearch methodology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rate of contraceptive use in Iran is high, but because abortion is illegal, many unintended pregnancies among married women are likely to be terminated by clandestine and often unsafe procedures, resulting in adverse health outcomes. Drawing upon data from the 2009 Tehran Survey of Fertility, this study estimates the levels and trends of unintended pregnancy and examines determinants of pregnancy intentions for the most recent birth, using multinomial logistic regression analysis. The level of unintended pregnancy decreased from 32 percent in 2000 to 21 percent in 2009, while contraceptive use increased. Unintended pregnancies in the five years preceding the 2009 survey resulted from failures of withdrawal (48 percent) and of modern contraceptive use (20 percent), together with contraceptive discontinuation (26 percent) and nonuse (6 percent). Multivariate findings show that, compared with women experiencing withdrawal failures, the risk of unintended pregnancy was higher among women reporting modern contraceptive failure and lower among those reporting contraceptive discontinuation and nonuse. The high risk of unwanted pregnancy among women experiencing failures in practicing withdrawal or using modern contraceptive methods points to an unmet need for family planning counseling and education rather than to a shortage of contraceptive methods.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations34
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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