Modern contraceptive availability and stockouts: a multi-country analysis of trends in supply and consumption
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 214 million women of reproductive age lack adequate access to contraception for their family planning needs, yet patterns of contraceptive availability have seldom been examined. With growing demand for contraceptives in some areas, low contraceptive method availability and stockouts are thought to be major drivers of unmet need among women of reproductive age, though evidence for this is limited. In this research, we examined trends in stockouts, method availability and consumption of specific contraceptive methods in urban areas of four sub-Saharan African countries (Burkina Faso, Democratic Republic of Congo, Kenya and Nigeria) and India. We used representative survey data from the Performance Monitoring for Action Agile Project that were collected in quarterly intervals at service delivery points (SDP) stratified by sector (public vs private), with all countries having five to six quarters of surveys between 2017 and 2019. Among SDPs that offer family planning, we calculated the percentage offering at least one type of modern contraceptive method (MCM) for each country and quarter, and by sector. We examined trends in the percentage of SDPs with stockouts and which currently offer condoms, emergency contraception, oral pills, injectables, intrauterine devices and implants. We also examined trends of client visits for specific methods and the resulting estimated protection from pregnancy by quarter and country. Across all countries, the vast majority of SDPs had at least one type of MCM in-stock during the study period. We find that the frequency of stockouts varies by method and sector and is much more dynamic than previously thought. While the availability and distribution of long-acting reversible contraceptives (LARCs) were limited compared to other methods across countries, LARCs nonetheless consistently accounted for a larger portion of couple years of protection. We discuss findings that show the importance of engaging the private sector towards achieving global and national family planning goals.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».