“If I use family planning, I may have trouble getting pregnant next time I want to”: A multicountry survey-based exploration of perceived contraceptive-induced fertility impairment and its relationship to contraceptive behaviors
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: We aim to assess women's perceptions regarding contraceptive effects on fertility across a diversity of settings in sub-Saharan Africa and how they vary by women's characteristics. We also aim to examine how such beliefs relate to women's contraceptive practices and intentions. Study design: This study uses cross-sectional survey data among women aged 15 to 49 in nine sub-Saharan African geographies from the Performance Monitoring for Action project. Our main measure of interest assessed women's perceptions of contraceptive-induced fertility impairment. We examined factors related to this belief and explored the association between perceptions of contraceptive-induced fertility impairment and use of medicalized contraception (intrauterine device, implant, injectable, pills, emergency contraception) and intention to use contraception (among nonusers). Results: Between 20% and 40% of women across study sites agreed or strongly agreed that contraception would lead to later difficulties becoming pregnant. Women at risk of an unintended pregnancy who believed contraception could cause fertility impairment had reduced odds of using medicalized contraception in five sites; aORs ranged from 0.07 to 0.62. Likewise, contraceptive nonusers who wanted a/another child and perceived contraception could cause fertility impairment were less likely to intend to use contraception in seven sites, with aORs between 0.34 and 0.66. Conclusions: Our multicountry study findings indicate women's perception of contraceptive-induced fertility impairment is common across diverse sub-Saharan African settings, likely acting as a deterrent to using medicalized contraceptive methods. Implications: Findings from this study can help improve reproductive health programs by addressing concerns about contraception to help women achieve their reproductive goals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».