The Factors Associated with Adolescent Marriages and Outcomes of Adolescent Pregnancies in Mardin Turkey
Notice bibliographique
Résumé
This document investigated the factors that influenced the adolescents’ early marriages. This was a cross-sectional study. Married women (n = 871), aged 15-49 years were selected from the records of primary health centers in Mardin, a multicultural city in southeastern Turkey. We compared the demographic and fertility data and the outcomes of first pregnancies of women during the adolescence. Analysis revealed that 56.1% of the women married when they are younger than 19 years old, and their mean age at first marriage was 16.11 ± 1.49 years (min: 11 years). A number of social factors influenced the adolescent marriages; these were: rural origin, women’s illiteracy, father’s illiteracy, and the prevalent language used at home. Multivariate logistic regression analysis showed that the risk for adolescent marriage was 1.79 (1.19-2.71) for rural origin women, 3.71 (2.16-6.38) for women with illiterate fathers, and 3.17 (2.17-4.64) for women that spoke Kurdish at home. Consanguineous marriages and marriages without a woman’s consent were also higher in the adolescent married group. Adolescent marriages for women had higher rates of fertility, stillbirth, and child mortality. The study concluded that not only the education level of women, also the men was an important determinant of adolescent marriage. There were many social factors that influenced the occurrence of adolescent marriages and it was an important factor influencing both mother and child mortality.
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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) | 0,001 | 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 ».