Risk Factors for Pregnancies Among Females Age 15 to 19 in Rwanda: A Secondary Data Analysis of the 2014/2015 Rwanda Demographic and Health Survey (RDHS)
Notice bibliographique
Résumé
Teenage pregnancy is a significant public health problem in developing countries. Due to biological and social factors, teenagers have more negative health outcomes when pregnant. Pregnancy also causes teenagers to drop-out from school, affecting their job opportunities and long-term financial security. As the risk factors for teenage pregnancies are complex and context-specific, effective strategies to reduce teenage pregnancies must be informed by evidence.This study analyzed the data collected by the 2014-2015 Rwanda Demographic and Health Survey in Rwanda. The risk factors associated with 2768 females aged between 15-19 years in the dataset were identified using logistic regression.The overall teenage pregnancy rate was 7.3%. Teens were more likely to have a teenage pregnancy if they were 17 years old (OR=7.04, 95%CI: 2.67 - 18.58, p<0.001), 18 years old (OR=3.78, 95%CI: 1.36 - 10.47, p=0.011), and 19 years old (OR= 3.85, 95%CI: 1.34 - 11.01, p=0.012) compared to teens under 16 years old. Those with secondary or higher education (OR=0.36, 95%CI 0.22 - 0.61, p=<0.001) were less likely to have a teenage pregnancy compared to those with primary school only. Teens had higher odds to have teenage pregnancy if they were married/in union (OR= 45.9, 95%CI: 21.34 - 98.73, P<0.001), and interestingly, if they were using contraceptive methods (OR= 68.9, 95%CI: 29.49 - 160.80, P<0.001).Policy makers should consider programs keeping girls in schools and ensuring that teenagers have access to reproductive health information and reliable contraceptive methods at an early age. Teenage marriage should be discouraged.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».