Individual, household, and community-level predictors of modern contraceptive use among married women in Cameroon: a multilevel analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Unintended pregnancy remains a major public health and socio-economic problem in sub-Saharan African countries, including Cameroon. Modern contraceptive use can avert unintended pregnancy and its related problems. In Cameroon, the prevalence of modern contraceptive use is low. Therefore, this study investigated the individual/household and community-level predictors for modern contraceptive use among married women in Cameroon. METHODS: Data for this study were derived from the nationally representative 2018-2019 Cameroon Demographic and Health Survey. Analysis was done on 6080 married women in the reproductive age group (15-49 y) using Stata version 14 software. Pearson χ2 test and multilevel logistic regression analysis were conducted to examine the individual/household and community-level predictors of modern contraceptive use. Descriptive results were presented using frequencies and bar charts. Inferential results were presented using adjusted odds ratios (aORs) with 95% confidence intervals (CIs). RESULTS: The results show only 18.3% (95% CI 16.8 to 19.8) of married women in Cameroon use modern contraceptives. Women's age (45-49 y; aOR 0.22 [95% CI 0.12 to 0.39]), education level (secondary education; aOR 2.93 [95% CI 1.90 to 4.50]), occupation (skilled manual; aOR 1.46 [95% CI 1.01 to 2.11]), religion (Muslim; aOR 0.63 [95% CI 0.47 to 0.84]), wealth quintile (richest; aOR 2.22 [95% CI 1.35 to 3.64]) and parity (≥5; aOR 3.59 [95% CI 2.61 to 4.94]) were significant individual/household-level predictors. Region (East; aOR 3.63 [95% CI 1.97 to 6.68]) was identified as a community-level predictor. CONCLUSIONS: Modern contraceptive use among married women in Cameroon is low. Women's education and employment opportunities should be prioritized, as well as interventions for married women, ensuring equity in the utilization of modern contraceptives across regions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».