Individual, community and service environment factors associated with modern contraceptive use in five Sub-Saharan African countries: A multilevel, multinomial analysis using geographically linked data from PMA2020
Notice bibliographique
Résumé
The importance of the family planning service environment and community-level factors on contraceptive use has long been studied. Few studies, however, have been able to link individual and health facility data from surveys that are nationally representative, concurrently fielded, and geographically linked. Data from Performance Monitoring and Accountability 2020 address these limitations. To assess the relative influences of the service delivery environment and community, household, and individual factors on a woman's likelihood of using a modern contraceptive in five geographically and culturally diverse sub-Saharan African countries. Nationally representative, cross-sectional data from PMA2020 were linked at the household and service delivery level. Country-specific and pooled multilevel multinomial logistic models, comparing non-users, short- and long-acting method users were used. The variables elected for inclusion in our multivariate analyses were guided by the conceptual framework to profile the different levels of influences on individual use of modern contraception. Average marginal effects were calculated to improve interpretability. We find that the effect of contextual factors varies widely but that being visited by a health worker who spoke about family planning in the past 12 months was consistently and positively associated with individual use of short-acting and long-acting contraception. Characteristics of the nearest health facility did not generally exercise their own independent influences on a woman's use of contraception, except in the case of Burkina Faso, where the average distance between individuals and the nearest family planning provider was significantly greater than other countries. Inclusion of country fixed effects in the pooled models and the relevance of covariates at different levels in the country-specific models demonstrate that there is significant variation across countries in how community, individual, and service delivery environment factors influence contraceptive use and method choice. Context must be taken into account when designing family planning programs.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».