Relationship between history of hormonal contraceptive use and anaemia status among women in sub-Saharan Africa: A large population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anaemia among women has been reported to be a significant contributor to hemorrhage, exacerbated risk of stillbirths, miscarriages, and maternal mortalities. Hence, understanding the factors associated with anaemia is imperative to develop preventive strategies. We examined the association between history of hormonal contraceptive use and risk of anaemia among women in sub-Saharan Africa. METHODS: We analyzed data from the recent Demographic and Health Surveys (DHS) of sixteen countries in sub-Saharan Africa. Countries with recent DHSs conducted from 2015 to 2020 were included in the study. A total of 88,474 women of reproductive age were included. We used percentages to summarize the prevalence of hormonal contraceptives and anaemia among women of reproductive age. We used multilevel binary logistic regression analysis to examine the association between hormonal contraceptives and anaemia. We presented the results using crude odds ratio (cOR) and adjusted odds ratios (aOR), with their respective 95 percent confidence intervals (95% CIs). RESULTS: On the average, 16.2% of women are using hormonal contraceptives and this ranged from 7.2% in Burundi to 37.7% in Zimbabwe. The pooled prevalence of anaemia was 41%, ranging from 13.5% in Rwanda to 58.0% in Benin. Women who used hormonal contraceptives were less likely to be anaemic compared to those who were not using hormonal contraceptives (aOR = 0.56; 95%CI = 0.53, 0.59). At the country-level, hormonal contraceptive use was associated with a reduced likelihood of anaemia in 14 countries, except for Cameroon and Guinea. CONCLUSION: The study underscores the importance of promoting the use of hormonal contraceptives in communities and regions that have a high burden of anaemia among women. Specifically, health promotion interventions aimed at promoting the use of hormonal contraceptives among women must be tailored to meet the needs of adolescents, multiparous women, those in the poorest wealth index, and women in union as these sub-populations were at significantly higher risk of anaemia in sub-Saharan Africa.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».