Young Women’s Access to and Use of Contraceptives: The Role of Providers’ Restrictions in Urban Senegal
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Contraceptive prevalence is very low in Senegal, particularly among young women. Greater knowledge is needed about the barriers young women face to using contraceptives, including barriers imposed by health providers. METHODS: Survey data collected in 2011 for the evaluation of the Urban Reproductive Health Initiative in Senegal were used to examine contraceptive use, method mix, unmet need and method sources among urban women aged 15-29 who were either currently married or unmarried but sexually active. Data from a sample of family planning providers were used to examine the prevalence of contraceptive eligibility restrictions based on age and marital status, and differences in such restrictions by method, facility type and provider characteristics. RESULTS: Modern contraceptive prevalence was 20% among young married women and 27% among young sexually active unmarried women; the levels of unmet need for contraception-mostly for spacing-were 19% and 11%, respectively. Providers were most likely to set minimum age restrictions for the pill and the injectable-two of the methods most often used by young women in urban Senegal. The median minimum age for contraceptive provision was typically 18. Restrictions based on marital status were less common than those based on age. CONCLUSIONS: Training and education programs for health providers should aim to remove unnecessary barriers to contraceptive access.
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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 | 0,000 | 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 ».