Prevalence and determinants of contraceptive use among women in rural communities in Eastern region of Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Despite the importance of contraceptives in reducing unwanted pregnancy and other related maternal morbidity and mortality, contraceptive usage is very low among women in their reproductive ages. In Ghana, there is an increase in contraceptive use for traditional and modern methods in rural areas. However, there is a paucity of studies examining the factors associated with any contraceptive method in the rural Eastern region of Ghana. Therefore, this study seeks to examine the prevalence and determinants of current use of any contraceptive method among women of reproductive age in the rural Eastern Region of Ghana. Methods A community-based cross-sectional study was conducted among women of reproductive age in the rural Eastern region of Ghana. A structured questionnaire was used to interview rural women in Lower Manya and Upper Manya Krobo districts of Eastern region who were selected using a simple random sampling technique. The data were analysed using Stata version 16. A Binary logistic regression was used to examine the determinants of current use of any contraceptive use (traditional and modern methods). Results The prevalence of contraceptive use was 27.8%. From the unadjusted analyses, age (p = 0.001), marital status (p = 0.087), desire for another child (p = 0.089) and head of household (p = 0.013) were independently associated with contraceptive use. In the adjusted analysis, contraceptive use was significantly higher among respondents aged 18–35 years (aOR:3.27; 95%CI:1.46–7.34;p = 0.004) or 36–40 years (aOR:2.14;95%CI:0.97–4.71;p = 0.049), husbands/partners who were head of households (aOR:3.40; 95%CI: 0.96–12.10; p = 0.028) compared with those aged 41–49 years and respondents who were head of households respectively. Contraceptive use was significantly lower among migrants (aOR:0.59; 95%CI:0.31–1.09; p = 0.036) compared with non-migrant. Conclusion This study highlights the factors associated with contraceptive use and the need to improve campaigns and educate rural women on contraceptives to prevent unwanted pregnancy and space birth. Family planning programs should target young women, non-migrants and male-headed households to design an intervention to increase contraceptive use in rural areas.
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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 ».