Prevalence and determinants of contraceptives use among rural young women (15-24 years) in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Contraceptives use has significant effect on controlling fertility, preventing STIs, reducing unwanted pregnancies and induced abortions. The use of contraceptives among reproductive age women (15-49 years) has been largely reported. However, what is unclear is whether the reported prevalence of, and factors that influence the usage of contraceptives is comparable in the context of young adults (aged 15-24 years) in rural areas. The purpose of this study was therefore to report the prevalence and factors that influence contraceptives use among young women (15-24 years) in rural Ghana.Methods: Data (n = 3797) collected using a questionnaire through a mutli-stage probability sampling method in the 2017 Ghana Maternal Health Survey (GMHS) was analyzed by descriptive and inferential statistical methods. The chi-square test was used to identify significant associations between categorical variables at a significant level of p < 0.05. Univariate and multivariate logistic regression analyses was conducted to explore how well each independent variable predicted contraceptive use. Results: Out of the 3,797 women, only 21.49% (95% CI: 19.56, 23.55) used contraceptives. Number of living children, health insurance, knowledge of fertility period, history of abortion, ever given birth, educational level, age of participants and current union were found to influence contraceptives use. Strong significant predictors (at 95% CI, p<0.05) of contraceptives use were history of abortion, age of participants, educational level, number of living children, and knowledge of fertility period. Conclusion: Low usage of contraceptives has been identified among rural women and so there is the need for policymakers to intensify education and facilitate widespread access to modern contraceptives in rural areas and promote their effective use.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».