Mass Media Exposure and Safer Sex Negotiation among Women in Sexual Unions in Sub-Saharan Africa: Analysis of Demographic and Health Survey Data
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Improving sexual autonomy among women in sexual unions comes with various benefits, including the reduction of sexually transmitted and blood-borne infections. We examined the relationship between mass media exposure and safer sex negotiation among women in sub-Saharan Africa (SSA). (2) Methods: The study involved a cross-sectional analysis of Demographic and Health Survey (DHS) data of 29 sub-Saharan African countries. A total of 224,647 women aged 15–49 were included in our analyses. We examined the association between mass media exposure and safer sex negotiation using binary logistic regression analysis. The results are presented using a crude odds ratio (cOR) and adjusted odds ratio (aOR), with their respective confidence intervals (CIs). Statistical significance was set at p < 0.05. (3) Results: The overall prevalence of safer sex negotiation among women in sexual unions in SSA was 71.6% (71.4–71.8). Women exposed to mass media had higher odds of negotiating for safer sex compared with those who had no exposure (aOR = 1.94; 95% CI = 1.86–2.02), and this persisted after controlling for covariates (maternal age, wealth index, maternal educational level, partner’s age, partner’s educational level, sex of household head, religion, place of residence, and marital status) (aOR = 1.40; 95% CI = 1.35–1.46). The disaggregated results showed higher odds of safer sex negotiation among women exposed to mass media in all the individual countries, except Ghana, Comoros, Rwanda, and Namibia. (4) Conclusions: The findings could inform policies (e.g., transformative mass media educational seminars) and interventions (e.g., face-to-face counselling; small group sensitization sessions) in SSA on the crucial role of mass media in increasing safer sex practice among women in sexual unions. To accelerate progress towards the achievement of the Sustainable Development Goal five’s targets on empowering all women and safeguarding their reproductive rights, the study recommends that countries such as Ghana, Comoros, Rwanda, and Namibia need to intensify their efforts (e.g., regular sensitization campaigns) in increasing safer sex negotiation among women to counter power imbalances in sexual behaviour.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».