Bayesian spatial analysis of socio-demographic factors influencing pregnancy termination and its residual geographic variation among ever-married women of reproductive age in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Unsafe pregnancy termination is a major public health concern among reproductive-aged women in many developing countries. This study evaluated the socio-demographic characteristics, as well as residual spatial correlation in pregnancy termination among Bangladeshi women. METHODS: Secondary data was obtained from the Bangladesh Demographic and Health Survey for the survey year 2014. Data included 17,863 samples of ever-married women between the ages of 15-49 years, which is a national representative sample in Bangladesh. Bayesian spatial logistic regression was used to assess the associations between socio-demographic characteristics and pregnancy termination. We flexibly modeled the non-linear effects of the continuous covariates while accounting for residual spatial correlation at the district level. RESULTS: Our findings revealed that about 19% of the respondents in Bangladesh reported ever had a pregnancy terminated. The risk of pregnancy termination was higher among women who had been working, had a higher wealth index, were in a conjugal relationship, had no children, were older and started their cohabitation earlier. Residual spatial patterns revealed the areas at a higher risk of pregnancy termination, including Panchagarh, Habiganj, and Sylhet after adjusting for covariates. CONCLUSIONS: Prevalence of pregnancy termination remains considerably high in Bangladesh. The study revealed significant associations of women's age at survey time, age at first cohabitation, occupational status, socio-economic status, marital status and the total number of children ever born with reporting having a history of terminated pregnancy among Bangladeshi ever-married women. The identified socio-demographic characteristics and districts at an increased likelihood of pregnancy termination can inform localized intervention and prevention strategies to improve the reproductive healthcare of women in Bangladesh.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».