Effectiveness of demand generation interventions on use of modern contraceptives in low‐ and middle‐income countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives To synthesise evidence on the implementation, costs and cost‐effectiveness of demand generation interventions and their effectiveness in improving uptake of modern contraception methods. Methods A Cochrane systematic review was conducted. Searches were performed in electronic databases (MEDLINE, EMBASE) and the grey literature. Randomised controlled trials, cluster randomised trials and quasi‐experimental studies, including controlled before–after studies (CBAs) and cost and cost‐effectiveness studies that aimed to assess demand interventions (including community‐ and facility‐based interventions, financial mechanisms and mass media campaigns) in low‐ and middle‐income countries were considered. Meta‐analyses and narrative synthesis were conducted. Results In total, 20 papers meeting the inclusion criteria were included in this review. Of those, 13 were used for meta‐analysis. Few data were available on implementation and on the influence of context on demand interventions. Involving family members during counselling, providing education activities and increasing exposure to those activities could enhance the success of demand interventions. Demand generation interventions were positively associated with increases in current use (pooled OR 1.57; 95% CI: 1.46–1.69, P < 0.01). Financial mechanism interventions (vouchers) appeared effective to increase use of modern contraceptive methods (pooled OR 2.16; 95% CI: 1.91–2.45, P < 0.01; I2 = 0%). Demand interventions improved knowledge (pooled OR 1.02; 95% CI 0.63–1.64, P = 0.93) and attitudes towards family planning and improved discussion with partners/husbands around modern contraceptive methods. However, given the limited number of studies included in each category of demand generation interventions, the dates of publication of the studies and their low quality, caution is advised in considering the results. Very limited evidence was available on costs; studies including data on costs were old and inconsistent. Conclusion Demand generation interventions contribute to increases in modern contraceptive methods use. However, more studies with robust designs are needed to identify the most effective demand generation intervention to increase uptake of modern contraceptive methods. More evidence is also needed about implementation, costs and cost‐effectiveness to inform decisions on sustainability and scaling‐up.
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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 | 0,020 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».