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Enregistrement W4385851756 · doi:10.29063/ajrh2022/v26i3.5

Barriers to vasectomy acceptance and uptake in Nigeria: A review of the literature.

2022· review· en· W4385851756 sur OpenAlex
Mary Ndu, Élysée Nouvet, Gertrude Odezugo, Amina Aminu Dorayi, Okekearu Ifeanyi, Lauren J. Wallace

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMale Reproductive Health Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVasectomyFamily planningDeveloping countryMedicinePopulationFamily medicineReproductive healthSociocultural evolutionGynecologyEnvironmental healthEconomic growthPolitical scienceResearch methodology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is growing support of male involvement in reproductive health and the integration of voluntary vasectomy services into national family planning programs in lower resource contexts; yet, the prevalence of women of reproductive age who rely on vasectomy in African countries such as Nigeria, is less than 1 percent. This review was conducted to gain a broader understanding of current sociocultural and health systems' conditions that need to be addressed to expand the integration and acceptability of vasectomy as an option for family planning in Nigeria. To explore this, a scoping of existing literature on vasectomy in Nigeria between 2009 to 2021 was conducted. The review focused on qualitative studies and grey literatures. The findings reveal that there is a strong awareness of vasectomy among men in Nigeria. Yet, several factors such as fear and religious and cultural beliefs prevent men from having the same confidence in vasectomy as they have in female biomedical methods. These findings have implications for future family planning policies, strategies and programmes in the country.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle