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Enregistrement W4220763568 · doi:10.1186/s12889-022-12708-w

Disability and sexual and reproductive health service utilisation in Uganda: an intersectional analysis of demographic and health surveys between 2006 and 2016

2022· article· en· W4220763568 sur OpenAlexafffund
Muriel Mac-Seing, Christina Zarowsky, Mengru Yuan, Kate Zinszer

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Rights and Representation
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiostatisticsReproductive healthMedicinePublic healthResidenceGerontologyLogistic regressionSelf-rated healthDemographyEnvironmental healthPopulationNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The United Nations through universal health coverage, including sexual and reproductive health (SRH), pledges to include all people, leaving no one behind. However, people with disabilities continue to experience multiple barriers in accessing SRH services. Studies analysing the impacts of disability in conjunction with other social identities and health determinants reveal a complex pattern in SRH service use. Framed within a larger mixed methods study conducted in Uganda, we examined how disability, among other key social determinants of health (SDH), was associated with the use of SRH services. METHODS: We analysed data from repeated cross-sectional national surveys, the Uganda Demographic and Health Surveys (DHS) of 2006, 2011, and 2016. The three outcomes of interest were antenatal care visits, HIV testing, and modern contraception use. Our main exposure of interest was the type of disability, classified according to six functional dimensions: seeing, hearing, walking/climbing steps, remembering/concentrating, communicating, and self-care. We performed descriptive and multivariable logistic regression analyses, which controlled for covariates such as survey year, sex, age, place of residence, education, and wealth index. Interaction terms between disability and other factors such as sex, education, and wealth index were explored. Regression analyses were informed by an intersectionality framework to highlight social and health disparities within groups. RESULTS: From 2006 to 2016, 15.5-18.5% of study participants lived with some form of disability. Over the same period, the overall prevalence of at least four antenatal care visits increased from 48.3 to 61.0%, while overall HIV testing prevalence rose from 30.8 to 92.4% and the overall prevalence of modern contraception use increased from 18.6 to 34.2%. The DHS year, highest education level attained, and wealth index were the most consistent determinants of SRH service utilisation. People with different types of disabilities did not have the same SRH use patterns. Interactions between disability type and wealth index were associated with neither HIV testing nor the use of modern contraception. Women who were wealthy with hearing difficulty (Odds Ratio (OR) = 0.15, 95%CI 0.03 - 0.87) or with communication difficulty (OR = 0.17, 95%CI 0.03 - 0.82) had lower odds of having had optimal antenatal care visits compared to women without disabilities who were poorer. CONCLUSION: This study provided evidence that SRH service use prevalence increased over time in Uganda and highlights the importance of studying SRH and the different disability types when examining SDH. The SDH are pivotal to the attainment of universal health coverage, including SRH services, for all people irrespective of their social identities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations23
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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