The preventable burden of mortality from unsafe abortion among female sex workers: a Community Knowledge Approach survey among peer networks in eight countries
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have found high levels of unintended pregnancy among female sex workers (FSW), but less attention has been paid to their abortion practices and outcomes. This study is the first to investigate abortion-related mortality among FSW across eight countries: Angola, Brazil, Democratic Republic of Congo (DRC), India, Indonesia, Kenya, Nigeria, and South Africa. The Community Knowledge Approach (CKA) was used to survey a convenience sample of FSW (n = 1280). Participants reported on the deaths of peer FSW in their social networks during group meetings convened by non-governmental organisations (n = 165 groups, conducted across 24 cities in 2019). Details on any peer FSW deaths in the preceding five years were recorded. The circumstances of abortion-related deaths are reported here. Of the 1320 maternal deaths reported, 750 (56.8%) were due to unsafe abortion. The number of abortion-related deaths reported was highest in DRC (304 deaths reported by 270 participants), Kenya (188 deaths reported by 175 participants), and Nigeria (216 deaths reported by 312 participants). Among the abortion-related deaths, mean gestational age was 4.6 months and 75% occurred outside hospital. Unsafe abortion methods varied by country, but consumption of traditional or unknown medicines was most common (37.9% and 29.9%, respectively). The 750 abortion-related deaths led to 1207 children being left motherless. The CKA successfully recorded a stigmatised practice among a marginalised population, identifying very high levels of abortion-related mortality. Urgent action is now needed to deliver comprehensive sexual and reproductive healthcare to this vulnerable population, including contraception, safe abortion, and post-abortion care.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».