Empirical linkages between female genital mutilation and multiple sexual partnership: evidence from the 2018 Mali and 2013 Sierra Leone Demographic and Health Surveys
Notice bibliographique
Résumé
Female genital mutilation (FGM) is very pervasive in Africa, with significant regional variations in the prevalence of this traditional practice. This study examined the linkages between FGM and multiple sexual partnership in Mali and Sierra Leone - two African countries with a high prevalence of FGM. Data were from the 2018 Mali and 2013 Sierra Leone Demographic and Health Surveys, and the study sample comprised 4750 women from Mali and 16,614 from Sierra Leone. Multilevel logistic regression was used for the data analysis, with reported adjusted odds ratios (aOR) and associated 95% confidence intervals. In Mali, women who had not undergone FGM were less likely to have multiple sexual partners (aOR=0.60, CI=0.38-0.96) compared with those who had undergone FGM. In Sierra Leone, women who had undergone FGM (aOR=1.15, CI=1.02-1.30) were more likely to have multiple sexual partners compared with those who had not undergone FGM. Age, level of education, wealth quintile, sex of household head, community socioeconomic status, mass media exposure, and community literacy level were found to be associated with the likelihood of multiple sexual partnership among women in Mali and Sierra Leone. Comprehensive, age-group-based risk-reduction strategies, such as abstinence education and decision-making skills (assertiveness) training, are needed to reduce girls' and young women's engagement in multiple sexual partnerships. Policy interventions, such as anti-FGM legislation and initiatives like the 'Schooling for the Female Child' initiative aimed at reducing social inequality among girls and women, might help decrease FGM and the likelihood of health-compromising behaviours like multiple sexual partnership.
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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».