Sexual violence as a predictor of unintended pregnancy among married young women: evidence from the 2016 Nepal demographic and health survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sexual violence in marital relationship is higher among women married at young age. Although sexual violence has been found to increase risk for unintended pregnancy, there is a limited published data from Nepal linking sexual violence with unintended pregnancy. The current study aimed to investigate association of partner sexual violence with unintended pregnancy among young married women who experienced child birth in last 5 years. METHODS: Using data from Nepal Demographic and Health Survey, we studied the prevalence of sexual violence and unintended pregnancy, and their association among 560 married women (weighted sample) of 15-24 years who gave childbirth in last 5 years of the survey. We used multivariate logistic regression to analyse the association of sexual violence and other factors with unintended pregnancy. Analysis was conducted considering inverse probability weighting, clustering, and stratification to provide unbiased estimates of the population parameters. RESULTS: Nearly a quarter of women (22.7%) reported to have experienced unintended pregnancy in the last 5 years of the survey and almost one in 10 women (9%) reported to have ever experienced sexual violence from their husbands. Women who ever experienced sexual violence from their husbands were at 2.3 times higher odds to report an unintended pregnancy (aOR = 2.3; 95% CI = 1.1-4.8) compared to women who did not experience sexual violence from their husbands independent of important socio-demographic variables and ever use of contraception. CONCLUSION: The strong association of sexual violence within marital relationship with unintended pregnancy among young women in Nepal necessitates the provision of comprehensive sexual and reproductive health services. Women need routine assessment, and referral to appropriate services for sexual violence to reduce unintended pregnancy and its consequences.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».