Domestic violence: a hidden barrier to contraceptive use among women in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The nonuse of family planning methods remains a major public health concern in the low-and-middle-income countries, especially due to its impact on unwanted pregnancy, high rate of abortion, and transmission of sexually transmitted diseases. Various demographic and socioeconomic factors have been reported to be associated with the nonuse of family planning methods. In the present study, we aimed at assessing the influence of domestic violence (DV) on contraceptive use among ever married women in Nigeria. METHODS: Data on 22,275 women aged between 15 and 49 years were collected from the most recent Nigeria Demographic and Health Survey conducted in 2013. The outcome variable was contraceptive utilization status, and the main exposure variable was DV, which was assessed by the self-reported experience of physical and psychological abuse. Complex survey method was employed to account for the multistage design of the survey. Data analyses were performed by using bivariate and multivariable techniques. RESULTS: The mean age of the participants was 31.33±8.26. More than four fifths (84%) of the participants reported that they were not using any contraceptive methods at all. Lifetime prevalence of psychological and physical abuse was, respectively, 19.0% (95% CI =18.0-20.1) and 14.1% (95% CI =13.3-14.9). Women who reported physical abuse were 28% (adjusted odds ratio [AOR] =1.275; 95% CI =1.030-1.578), and those reported both physical and psychological abuse had 52% (AOR =1.520; 95% CI =1.132-2.042) higher odds of not using any contraception. CONCLUSION: The rate of contraception nonuse was considerably high and was found to be significantly associated with DV. Thus, the high prevalence of DV may compromise the effectiveness of the family planning programs in the long run. Evidence-based intervention strategies should be developed to protect the health and reproductive rights of the vulnerable women and to reduce DV by giving the issue a wider recognition in public policy making.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».