Sociodemographic characteristics associated with the use of effective and less effective contraceptive methods: findings from the Understanding Fertility Management in Contemporary Australia survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Unintended pregnancy and abortion may, in part, result from suboptimal use of effective contraception. This study aimed to identify sociodemographic factors associated with the use of effective and less effective methods among women and men of reproductive age living in Australia. METHODS: In a cross-sectional national survey, 1544 women and men aged 18-51 were identified as being at risk of pregnancy. Chi-square and logistic regression analyses were used to assess the sociodemographic factors related to contraceptive use. RESULTS: Most respondents (n = 1307, 84.7%) reported using a method of contraception. Use of any contraceptive was associated with being born in Australia (Odds Ratio [OR] 1.89; 95% Confidence Interval [CI]1.186, 3.01; p = .008), having English as a first language (OR 1.81; 95% CI: 1.07, 3.04; p = .026), having private health insurance (OR 2.25; 95% CI 1.66, 3.04; p < .001), and not considering religion important to fertility choices (OR 0.43; 95%CI 0.31, 0.60; p < .001). A third used effective contraceptive methods (n = 534, 34.6%; permanent methods: 23.1%, and long-acting reversible contraception (LARC): 11.4%). Permanent methods were more likely to be used in rural areas (OR 0.62; 95%CI 0.46, 0.84; p = .002). Use of the least effective, short-term methods was reported by nearly half (condoms: 25.6%, withdrawal: 12.5%, and fertility-awareness-based methods: 2.8%). Those who relied on withdrawal were more likely to live in a metropolitan area (OR 2.85; 95% CI 1.95, 4.18; p < .001), and not have private health insurance (OR 0.52; 95% CI 0.38, 0.71; p < .001). CONCLUSIONS: Targeted promotion of the broad range of available contraceptives may raise awareness and uptake of more effective methods and improve reproductive autonomy in certain population groups.
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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 | 0,019 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».