Effective Strategies for Increasing the Uptake of Modern Methods of Family Planning in South Asia: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Family planning (FP) interventions have improved the use of modern contraceptives, yet a high unmet need for contraception still exists in South Asia. This systematic review of existing research was conducted to identify effective FP interventions that led to an increase in the uptake of modern methods of contraception in South Asia.Methods Five electronic databases were searched for relevant studies published between January 2000 and May 2021. Experimental studies which reported data on the impact of FP interventions on modern contraceptive use among women of reproductive age (15–49 years) in the South Asian region were included. A random-effects Inverse Variance weighted model was employed to pool the adjusted odds ratio (OR) on modern contraceptive use and unmet need for contraception. In addition, we computed subgroup meta-estimates based on intervention type and the urban-rural divide.Results Among 513 studies identified, 21 met the inclusion criteria. The overall pooled odds ratio for modern contraceptive use was significantly higher (OR 1.51; 95% CI 1.35–1.70; heterogeneity; I2 = 81%) for FP interventions with a significant reduction in unmet need for contraception (OR 0.86; 95% CI 0.78–0.94, I2 = 50%). The subgroup analysis revealed demand-generation (OR 1.61; 95% CI 1.32–1.96), health system integrated (OR 1.53; 95% CI 1.07–2.20), and franchised FP clinic interventions (OR 1.32; 95% CI 1.21–1.44) had promoted the modern contraceptive uptake. Further, FP interventions implemented in urban settings showed a higher increase in modern contraceptive use (OR 1.73; 95% CI 1.44–2.07) compared to rural settings (OR 1.46; 95% CI 1.28–1.66). Given the considerable heterogeneity observed across studies and low degree of certainty indicated by GRADE summary for the primary outcome, caution is advised when interpreting the results.Conclusion The review collated experimentally evaluated FP interventions that increased modern contraception use and reduced the unmet need in South Asia. The demand generation interventions were found to be the most effective interventions in increasing the uptake of modern contraceptive methods. Furthermore, the urban environment provides a conducive environment for interventions to improve contraceptive usage. However, further studies should assess which aspects were most effective on attitudes towards contraception, selection of more effective methods, and contraceptive behaviors.
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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 | 0,013 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».