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Enregistrement W3195441350 · doi:10.3389/fgwh.2021.655413

Total Demand, Use and Unmet Need for Modern Contraceptives Among Women Living in Informal Settlements in Kira Municipality, Wakiso District, Uganda. Implications for Urban Health

2021· article· en· W3195441350 sur OpenAlexaff
Moses Tetui, Mazen Baroudi, Tonny Ssekamatte, Catherine Birabwa, Simon P. S. Kibira, Lynn Atuyambe, Alexandre Délamou, Fredrick Makumbi

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Global Women s Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesInternational Union for the Scientific Study of PopulationUmeå UniversitetBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineFamily planningFertilityPopulationHuman settlementReproductive healthEnvironmental healthAbortionDemographySocioeconomicsGeographyPregnancyResearch methodologyEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Update and utilization of modern contraceptives has public health benefits including reduction of unintended pregnancies, unsafe abortions, and related maternal mortality. However, paucity of evidence on key indicators of family planning in the informal settlements abounds. Data are usually collapsed within the larger urban communities that tend to mask peculiarities of informal settlements. This study determined the proportion of women using modern contraceptives, the unmet need for modern contraceptives and the total demand in informal settlements of an urban municipality. Methods: A cross-sectional study conducted among 626 women in the reproductive age (15–49 years) in the informal settlements of Kira municipality (part of metropolitan Kampala). Multi-stage sampling was applied in the selection of the respondents. Descriptive and log-binomial regression analysis were conducted to determine percentage of women using modern contraceptives, unmet need, and total demand with their associated factors. All analyses were conducted using STATA version 15.0. Results: The total demand for modern contraceptives was 84.9%, modern contraceptive prevalence was 47.4% nearly meeting the national target of 50%, however the unmet need was 37.3%, which much higher than the national target of 10%. Lower total demand for contraceptives was associated with higher women's education status and preference to have another child, while higher total demand was associated with having at least one living child. Higher modern contraceptives use was associated with older age, having at least one living child and high decision-making power, while lower modern contraceptives use was associated with higher education and undetermined fertility preference. Lower unmet need for modern contraceptives was associated with older age (PR 0.68, 95% CI: 0.48–0.97) and high decision-making power (PR 0.64, 95% CI: 0.50–0.81), while higher unmet need was found among those who having at least one living child (PR 1.40, 95% CI: 1.01–1.93) and undetermined fertility preference (PR 1.70, 95% CI: 1.24–2.34). Conclusions: Total demand and contraceptive use were found to be higher in the informal settlements of Kira municipality, however, the unmet need was much higher among this population as compared to the national urban estimates. This indicates a much higher demand for contraceptives and the need to consider the diverse socio-demographic characteristics of urban spaces. Development of Interventions need to critically consider the diverse urban space, associated explanatory variables and a collaborative systems lens to achieve sustained improvements.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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