The association between reproductive rights and access to abortion services and mental health among US women
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study examines whether living in US states with (1) restrictive reproductive rights and (2) restrictive abortion laws is associated with frequent mental health distress among women. Methods: We operationalize reproductive rights using an overall state-level measure of reproductive rights as well as a state-level measure of restrictive abortion laws. We merged data from the 2018 Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS) with these state-level exposure variables and other state-level information. We used multilevel logistic regression to assess the relationship between these two measures and the likelihood of reporting 14 or more days of frequent mental health distress. We also tested whether associations differed across race, household income, education, and marital status. Results: In the adjusted models, a standard deviation-unit increase in the reproductive rights score was significantly associated with decreased odds of reporting frequent mental health distress (OR = 0.95, 95% CI = 0.91, 0.99). Women in states with very hostile abortion restrictions had higher odds of frequent mental health distress. Associations between state-level abortion restrictions were larger among women 25-34 years old and women with a high school degree. For example, women aged 25-34 years residing in moderate (OR = 1.54, 95% CI = 1.14, 2.04), hostile (OR = 1.59, 95% CI = 1.15, 2.18), and very hostile (OR = 1.29, 95% CI = 1.02, 1.64) states were more likely to report frequent mental health distress than women living in states with less restrictive abortion policies. Conclusion: We found the association between state-level restrictions on reproductive rights and abortion access and frequent mental health distress differed by age and socioeconomic status. These results suggest abortion rights restrictions may contribute to mental health inequities among women.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».