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Enregistrement W4289333523 · doi:10.1186/s40834-022-00181-0

Social consequences of COVID-19 on fertility preference consistency and contraceptive use among Nigerian women: insights from population-based data

2022· article· en· W4289333523 sur OpenAlexfundno aff
Joshua Akinyemi, Oluwafemi I. Dipeolu, Ayodeji Matthew Adebayo, Babatunde Makinde Gbadebo, Grace Ada Ajuwon, Tubosun A. Olowolafe, Yemi Adewoyin, Clifford O. Odimegwu

Notice bibliographique

RevueContraception and Reproductive Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreUK Research and InnovationNational Research FoundationNewton FundStyrelsen för Internationellt Utvecklingssamarbete
Mots-clésFertilityDemographyPandemicPopulationDescriptive statisticsPreferenceMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)EconomicsSociologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Emerging evidence from high income countries showed that the COVID-19 pandemic has had negative effects on population and reproductive health behaviour. This study provides a sub-Saharan Africa perspective by documenting the social consequences of COVID-19 and its relationship to fertility preference stability and modern contraceptive use in Nigeria. METHOD: We analysed panel data collected by Performance Monitoring for Action in Nigeria. Baseline and Follow-up surveys were conducted before the COVID-19 outbreak (November 2019-February 2020) and during the lockdown respectively (May-July 2020). Analysis was restricted to married non-pregnant women during follow-up (n = 774). Descriptive statistics and generalized linear models were employed to explore the relationship between selected social consequences of COVID-19 and fertility preferences stability (between baseline and follow-up) as well as modern contraceptives use. RESULTS: Reported social consequences of the pandemic lockdown include total loss of household income (31.3%), food insecurity (16.5%), and greater economic reliance on partner (43.0%). Sixty-eight women (8.8%) changed their minds about pregnancy and this was associated with age groups, higher wealth quintile (AOR = 0.38, CI: 0.15-0.97) and household food insecurity (AOR = 2.72, CI: 1.23-5.99). Fertility preference was inconsistent among 26.1%. Women aged 30-34 years (AOR = 4.46, CI:1.29-15.39) were more likely of inconsistent fertility preference compared to 15-24 years. The likelihood was also higher among women with three children compared to those with only one child (AOR = 3.88, CI: 1.36-11.08). During follow-up survey, 59.4% reported they would feel unhappy if pregnant. This was more common among women with tertiary education (AOR = 2.99, CI: 1.41-6.33). The odds increased with parity. The prevalence of modern contraceptive use was 32.8%. Women aged 45-49 years (AOR = 0.24, CI: 0.10-0.56) were less likely to use modern contraceptives than those aged 15-24 years. In contrast, the odds of contraceptive use were significantly higher among those with three (AOR = 1.82, CI: 1.03-3.20), four (AOR = 2.45, CI: 1.36-4.39) and at least five (AOR = 2.89, CI: 1.25-6.74) children. Unhappy disposition towards pregnancy (AOR = 2.48, CI: 1.724-3.58) was also a significant predictor of modern contraceptive use. CONCLUSION: Some social consequences of COVID-19 affected pregnancy intention and stability of fertility preference but showed no independent association with modern contraceptive use.

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)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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