Socioeconomic inequalities in teenage pregnancy in Nigeria: evidence from Demographic Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Despite the high rate of teenage pregnancy in Nigeria and host of negative medical, social and economic consequences that are associated with the problem, relatively few studies have examined socioeconomic inequality in teenage pregnancy. Understanding the key factors associated with socioeconomic inequality in teenage pregnancy is essential in designing effective policies for teenage pregnancy reduction. This study focuses on measuring inequality and identifying factors explaining socioeconomic inequality in teenage pregnancy in Nigeria. Methods This is a cross sectional study using individual recode (data) file from the 2018 Nigeria Demographic Health Survey. The dataset comprises a representative sample of 8,423 women of reproductive age 15 – 19 years in Nigeria. The normalized Concentration index (C n ) was used to determine the magnitude of inequalities in teenage pregnancy. The C n was decomposed to determine the contribution of explanatory factors to socioeconomic inequalities in teenage pregnancy in Nigeria. Results The negative value of the C n (-0.354; 95% confidence interval [CI] = -0.400 to -0.308) suggests that pregnancy is more concentrated among the poor teenagers. The decomposition analysis identified marital status, wealth index of households, exposure to information and communication technology, and religion as the most important predictors contributing to observed concentration of teenage pregnancy in Nigeria. Conclusion There is a need for targeted intervention to reduce teenage pregnancy among low socioeconomic status women in Nigeria. The intervention should break the intergenerational cycle of low socioeconomic status that make teenagers’ susceptible to unintended pregnancy. Economic empowerment is recommended, as empowered girls are better prepared to handle reproductive health issues. Moreover, religious bodies, parents and schools should provide counselling, and guidance that will promote positive reproductive and sexual health behaviours to teenagers.
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».