A Bother or a Benefit? How Contraceptive Users Balance the Trade-Offs Between Preferred Menstrual Bleeding Patterns and Preferred Contraceptive Methods in India, South Africa, and the United States
Notice bibliographique
Résumé
The contraceptive needs of women for whom the benefits of menstrual bleeding may outweigh its disadvantages have largely been overlooked, especially outside high-income countries. Some providers and researchers have assumed that users of nonhormonal birth control (non-HBC) are misinformed about the positive and negative effects of HBC and/or the need for menstrual bleeding. This study takes the position that many of those rejecting HBC in favor of methods that do not alter bleeding are, in fact, making informed decisions. Using questionnaire data from 4,255 contraceptive users in three countries, we compared current HBC users explicitly open to hormone use (“H-receptive”) and non-HBC users explicitly rejecting hormones (“H-averse”). To the extent that menstrual bleeding attitudes affect contraceptive choice, these two groups should have the greatest contrasts in those attitudes. This novel study design mitigates ambiguities arising from posing hypothetical scenarios to those ambivalent about using hormones or who are not currently using contraception. In all three countries, of those agreeing with the prompt, “I don’t want to change my natural menstrual cycle,” the fractions of H-averse and H-receptive users are disproportionally high and low, respectively (p ≤ .0026). Responses to other prompts varied across populations, revealing complex juxtapositions of multiple criteria, including bleeding preferences, that likely influence contraceptive choices. These patterns, reflecting personal and culturally salient values, highlight the necessity of not assuming that menstrual bleeding is undesirable or relying on a single criterion to ascertain clients’ contraceptive needs and preferences. Rather, acknowledging a client’s personal hierarchy of preferences regarding contraceptive attributes best serves their goals.
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».