Women’s autonomy in refusing risky sex in sub-Saharan Africa: Evidence from 30 countries
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the factors associated with women's autonomy to refuse risky sex is imperative to inform the development of policies and interventions to reduce the risk of unintended pregnancies, sexually transmitted infections, unsafe abortion, and maternal mortality. This study sought to examine the prevalence and factors associated with women's autonomy to refuse risky sex in sub-Saharan Africa (SSA). Data for the study were extracted from the most recent Demographic and Health Surveys (DHS) of thirty countries in SSA conducted from 2010 to 2020. We included a weighted sample of 260,025 women who were married or cohabiting in the final analysis. Percentages were used to present the results of the prevalence of women's ability to refuse risky sex. We used a multilevel logistic regression analysis to examine the factors associated with women's ability to refuse risky sex. Stata software version 16.0 was used for the analysis. We found that 61.69% (95% confidence interval [CI]: 56.22-67.15) of the women were autonomous to refuse sex if their partners have other women, and this was highest in Namibia (91.44% [95% CI: 90.77-92.18]) and lowest in Mali (22.25% [95% CI: 21.24-23.26]). The odds of autonomy in refusing risky sex was higher among women with higher education (adjusted odds ratio [aOR] = 1.88; 95% CI = 1.78-1.46) compared to those with no formal education. Employment status was also a significant predictor, with working women having higher odds of sex refusal compared to non-working women (aOR = 1.16; 95% CI = 1.13-1.18). Advocacy to improve women's autonomy to refuse risky sex must leverage the mass media as it emerged as a significant factor. Policies and intervention to enhance women's autonomy must also target high-risk sub-populations which constitutes adolescent girls, those with no formal education, and those without employment.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 ».