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Enregistrement W2967179639 · doi:10.1186/s12978-019-0785-7

Prevalence and determinants of menstrual regulation among ever-married women in Bangladesh: evidence from a national survey

2019· article· en· W2967179639 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueReproductive Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenstrual Health and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReproductive medicineMedicineDemographyLogistic regressionPublic healthSocioeconomic statusStratified samplingEpidemiologyBiostatisticsCross-sectional studyGynecologyEnvironmental healthPopulationPregnancyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite the remarkable reduction of maternal mortality, unsafe and untimely menstrual regulation (MR) remains a major maternal health problem in Bangladesh. This study aimed to determine the prevalence and identify determinants of MR among ever-married women in Bangladesh. METHODS: Data for this study have been extracted from Bangladesh Demographic and Health Survey (BDHS) 2014. The survey followed a two-stage stratified sampling procedure and the study used a sub-sample of 8084 ever-married women aged 15 to 49 years extracted from survey sample of 17,863. Univariate and multivariate mixed-effect logistic regression analyses were used to identify risk factors for MR accounting for potential between-clusters variations. RESULTS: The weighted prevalence of MR was 12.3% (95% CI: 11.1-13.4%) among (991/8084) ever-married women. Women were less likely to have MR if they were from Chittagong (AOR 0.74, 95% CI: 0.57-0.96; p = 0.026) and Sylhet (AOR 0.53, 95% CI: 0.36-0.77; p = 0.001) divisions. Women were more likely to have MR if they were from high (AOR 1.47, 95% CI: 1.18-1.83; p = 0.001) and the highest (AOR 1.62, 95% CI: 1.27-2.05; p < 0.001) socioeconomic status (SES) group; being employed (AOR 1.35, 95% CI: 1.16-1.56; p < 0.001), having one or two children (AOR 1.73, 95% CI: 1.24-2.40: p = 0.001) and ≥ 3 children (AOR 2.56, 95% CI: 1.82-3.58; p < 0.001), and having membership of non-government organization (NGO) (AOR 1.18, 95% CI: 1.02-1.38; p = 0.030). CONCLUSION: MR is prevalent among Bangladeshi women and independently associated with geographic location, SES, parity, employment and NGO membership status. Health policy should prioritize in reducing spatial and socioeconomic inequalities in relation to MR services by ensuring accessibility and availability of MR services, especially in suburban divisions. Furthermore, abortion should be legalized in Bangladesh that will ultimately reduce the morbidity and mortality associated with unsafe abortion.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle