Prevalence and factors associated with female genital mutilation among women of reproductive age in the Bawku municipality and Pusiga District of northern Ghana
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally, three million girls are at risk of female genital mutilation (FGM) and an estimated 200 million girls and women in the world have undergone FGM. While the overall prevalence of FGM in Ghana is 4%, studies have shown that the overall prevalence in the Upper East Region is 38%, with Bawku municipality recording the highest at 82%. METHODS: This study used a cross-sectional design with a quantitative approach: a survey with women of reproductive age (15-49). RESULTS: Among all respondents, 830 women who participated in the study, 61% reported having undergone FGM. Of those circumcised, 66% indicated their mothers influenced it. Three quarters of the women think FGM could be stopped through health education. Women who live in the Pusiga district (AOR: 1.66; 95% CI: 1.16-2.38), are aged 35-49 (AOR: 4.24; 95% CI: 2.62-6.85), and have no formal education (AOR: 2.78; 95% CI: 1.43-5.43) or primary education (AOR: 2.10; 95% CI: 1.03-4.31) were more likely to be circumcised relative to those who reside in Bawku Municipal, are aged 15-24, and had tertiary education. Likewise, married women (AOR: 3.82; 95% CI: 2.53-5.76) were more likely to have been circumcised compared with unmarried women. At a site-specific level, factors associated with FGM included age and marital status in Bawku, and age, marital status, and women's education in Pusiga. CONCLUSION: Female Genital Mutilation is still being practiced in the Bawku Municipality and the Pusiga District of northern Ghana, particularly among women with low socio-economic status. Implementing interventions that would provide health education to communities and promote girl-child education beyond the primary level could help end the practice.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».