Overview and factors associated with pregnancies and abortions occurring in sex workers in Benin
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Behavioural and structural factors related to sex work, place female sex workers (FSWs) at high risk of maternal mortality and morbidity (MMM), with a large portion due to unintended pregnancies and abortions. In the African context where MMM is the highest in the world, understanding the frequency and determinants of pregnancy and abortion among FSWs is important in order to meet their sexual and reproductive health needs. METHODS: Data from two Beninese cross-sectional surveys among FSWs aged 18+ (2013, N = 450; 2016, N = 504) were merged. We first performed exploratory univariate analyses to identify factors associated with pregnancy and abortion (p < 0.20) using Generalized Estimating Equations with Poisson regression and robust variance. Multivariate analyses first included all variables identified in the univariate models and backward selection (p ≤ 0.05) was used to generate the final models. RESULTS: Median age was 39 years (N = 866). The proportion of FSWs reporting at least one pregnancy during sex work practice was 16.4%, of whom 42.3% had more than one. Most pregnancies ended with an abortion (67.6%). In multivariate analyses, younger age, longer duration in sex work, previous HIV testing, having a boyfriend and not using condoms with him were significantly (p < 0.05) associated with more pregnancies. CONCLUSION: One FSW out of five had at least one pregnancy during her sex work practice. Most of those pregnancies, regardless of their origin, ended with an abortion. Improving access to various forms of contraception and safe abortion is the key to reducing unintended pregnancies and consequently, MMM among FSWs in Benin.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».