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Enregistrement W4386757255 · doi:10.1080/26410397.2023.2249284

Factors associated with adolescent pregnancy in Maharashtra, India: a mixed-methods study

2023· article· en· W4386757255 sur OpenAlex

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

RevueSexual and Reproductive Health Matters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésPregnancySocioeconomic statusThematic analysisReproductive healthDemographyMedicineResidenceAbortionChildbirthPsychologyDevelopmental psychologyPopulationEnvironmental healthQualitative researchSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reducing the adolescent birth rate is paramount in achieving the health-related Sustainable Development Goals, given that pregnancy and childbirth are the leading cause of mortality among young women aged 15–19. This study aimed to explore predictors of adolescent pregnancy among girls aged 13–18 years in Maharashtra, India, during the COVID-19 pandemic. Using a mixed-methods approach, primary data were gathered from two regions in Maharashtra between February and April 2022. Quantitative data from face-to-face interviews with 3049 adolescent girls assessed various household, social, and behavioural factors, as well as the socioeconomic and health impacts of COVID-19. Qualitative data from seven in-depth interviews were analysed thematically. The findings reveal that girls from low socioeconomic backgrounds face a higher likelihood of adolescent pregnancy. Multivariable analysis identified several factors associated with increased risk, including older age, being married, having more sexual partners, and experiencing COVID-19-related economic vulnerability. On the other hand, rural residence, secondary and higher secondary education of the participants, and higher maternal education were associated with a decreased likelihood of adolescent pregnancy. In the sub-sample of 565 partnered girls, partner's emotional abuse also correlated with higher rates of adolescent pregnancy. Thematic analysis of qualitative data identified four potential pathways leading to adolescent pregnancy: economic hardships and early marriage; personal safety, social norms, and early marriage; social expectations; and lack of knowledge on contraceptives. The findings underscore the significance of social position and behavioural factors and the impact of external shocks like the COVID-19 pandemic in predicting adolescent pregnancy in Maharashtra, India.Plain Language Summary: Adolescent pregnancy is an important health issue for young girls. In South Asia, one out of every five adolescent girls becomes a mother before turning 18, and in India, around 9% of girls aged 15–19 get pregnant yearly. This study focused on understanding the factors associated with adolescent pregnancy in Maharashtra, India, especially after the COVID-19 pandemic. We collected information from both urban and rural areas in Maharashtra. A total of 3049 adolescent girls participated in a survey, and seven girls participated in detailed interviews. Our analysis showed that factors like older age, being married, having multiple sexual partners, and experiencing economic difficulties due to COVID-19 increased the chances of adolescent pregnancy. On the other hand, living in rural areas, higher education for both the girls and their mothers reduced the likelihood of adolescent pregnancy. Qualitative analysis revealed that economic challenges, concerns about safety and societal norms, early marriage, societal expectations, and lack of knowledge about contraceptives could contribute to adolescent pregnancy in Maharashtra.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,303 · 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