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Enregistrement W2995525649 · doi:10.1186/s12914-019-0219-1

Prevalence of child marriage and its impact on fertility outcomes in 34 sub-Saharan African countries

2019· article· en· W2995525649 sur OpenAlexaff
Sanni Yaya, Emmanuel Kolawole Odusina, Ghose Bishwajit

Notice bibliographique

RevueBMC International Health and Human Rights · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of OttawaGlobal Affairs Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertilityPublic healthDeveloping countryEnvironmental healthChild mortalityMedicineChild healthEconomic growthSocioeconomicsPolitical scienceDemographyPopulationPediatricsEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The issue of child marriage is a form of human rights violation among young women mainly in resource-constrained countries. Over the past decades, child marriage has gained attention as a threat to women's health and autonomy. This study explores the prevalence of child marriage among women aged 20-24 years in sub-Saharan Africa countries and examines the association between child marriage and fertility outcomes. METHODS: Latest DHS data from 34 sub-Saharan African countries were used in this study. Sixty thousand two hundred and fifteen women aged 20-24 years were included from the surveys conducted 2008-2017. The outcome variables were childbirth within the first year of marriage (early fertility), first preceding birth interval less than 24 months (rapid repeat of childbirth), unintended pregnancy, lifetime pregnancy termination, the use of modern contraceptive methods, lifetime fertility and any childbirth. The main explanatory variable was child marriage (< 18 years) and the associations between child marriage and fertility outcomes were examined from the ever-married subsample to estimate odds ratios (ORs) and 95% CIs using binary logistic regression models. RESULTS: In the study population, the overall prevalence of women who experience child marriage was 54.0% while results showed large disparities across sub-Saharan African countries ranging from 16.5 to 81.7%. The prominent countries in child marriage were; Niger (81.7%), Chad (77.9%), Guinea (72.8%), Mali (69.0%) and Nigeria (64.0%). Furthermore, women who experience child marriage were 8.00 times as likely to have ≥3 number of children ever born (lifetime fertility), compared to women married at ≥18 years (OR = 8.00; 95%CI: 7.52, 8.46). Women who experience child marriage were 1.13 times as likely to use modern contraceptive methods, compared to adult marriage women (OR = 1.13; 95%CI: 1.09, 1.19). Those who married before the legal age were 1.27 times as likely to have lifetime terminated pregnancy, compared to women married at ≥18 years (OR = 1.27; 95%CI: 1.20, 1.34). Also women married at < 18 years were more likely to experience childbirth, compared to women married later (OR = 5.83; 95%CI: 5.45, 6.24). However, women married at < 18 years had a reduction in early childbirth and a rapid repeat of childbirth respectively. CONCLUSION: Implementing policies and programmmes against child marriage would help to prevent adverse outcomes among women in sub-Saharan Africa. Also, social change programmes on child-marriage would help to reduce child marriage, encourage the use of modern contraceptive, which would minimize lifetime terminated pregnancy and also children ever born.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,316 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations180
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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