Intention to use contraceptives among married and cohabiting women in sub-Saharan Africa: a multilevel analysis of cross-sectional data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the factors associated with intention to use contraceptives among married and cohabiting women in sub-Saharan Africa (SSA). DESIGN: Data for the study were extracted from the most recent Demographic and Health Surveys of 29 countries in SSA conducted from 2010 to 2020. We included a total of 180 682 women who were married or cohabiting. Multilevel regression analysis was carried out and the results were presented as adjusted odds ratio (AOR), with 95% confidence interval (CI). SETTING: 29 countries in SSA. PARTICIPANTS: Women aged 15-49 years in sexual unions. OUTCOME MEASURE: Intention to use contraceptives. RESULTS: The pooled prevalence of intention to use contraceptives among married and cohabiting women in the 29 countries was 41.46%. The prevalence ranged from 18.28% in Comoros to 71.39% in Rwanda. Intention to use contraceptives was lower among women aged 45-49 (AOR=0.06, 95% CI= 0.05 to 0.07), those with no education (AOR=0.60, 95% CI= 0.58 to 0.61), and primary education (AOR=0.90, 95% CI 0.88 to 0.93), married women (AOR=0.81, 95% CI= 0.79 to 0.84), those of the poorest wealth quintile (AOR=0.78, 95% CI= 0.75 to 0.82), and women who were not exposed to mass media (AOR=0.87, 95% CI= 0.86 to 0.90). Women with four or more births (AOR=2.09, 95% CI= 1.99 to 2.19) had greater likelihood of contraceptive use intention compared to those with no birth. Women in rural settings were found to have greater likelihood of intention to use contraceptives compared to those in urban settings (AOR=1.10, 95% CI= 1.07 to 1.14). CONCLUSION: There is a low prevalence of contraceptive use intention among married and cohabiting women in SSA with differences between countries. It is imperative for policymakers to consider these factors when developing and executing contraceptive programmes or policies to enhance contraceptive intents and use among married and cohabiting women. To resolve discrepancies and increase contraceptive intention among women, policymakers and other key stakeholders should expand public health education programmes.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».