Social networks and female reproductive choices in the developing world: a systematized review
Notice bibliographique
Résumé
Continuing high global maternal mortality and morbidity rates in developing countries have resulted in an increasing push to improve reproductive health services for women. Seeking innovative ways for assessing how positive health knowledge and behaviors spread to this vulnerable population has increased the use of social network theories and analysis in health promotion research. Despite the increased research on social networks and health, no overarching review on social networks and maternal health literature in developing countries has been conducted. This paper attempts to synthesize this literature by identifying both published and unpublished studies in major databases on social networks and maternal and child health. This review examined a range of study types for inclusion, including experimental and non-experimental study designs including randomized controlled trials, non-randomized controlled trials, quasi-experimental, cohort studies, case control studies, longitudinal studies, and cross-sectional observational studies. Only those that occurred in developing countries were included in the review. Eighteen eligible articles were identified; these were published between 1997 and 2012. The findings indicated that the most common social network mechanisms studied within the literature were social learning and social influence. The main outcomes studied were contraceptive use and fertility decisions. Findings suggest the need for continuing research on social networks and maternal health, particularly through the examination of the range of social mechanisms through which networks may influence health behaviors and knowledge, and the analysis of a larger variety of reproductive outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».