Female genital mutilation/cutting among girls aged 0–14: evidence from the 2018 Mali Demographic and Health Survey data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Female genital mutilation/cutting (FGM/C) is considered a social norm in many African societies, with varying prevalence among countries. Mali is one of the eight countries with very high prevalence of FGM/C in Africa. This study assessed the individual and contextual factors associated with female FGM/C among girls aged 0-14 years in Mali. METHODS: We obtained data from the 2018 Mali Demographic and Health Survey. The prevalence of FGM/C in girls was presented using percentages while a multilevel binary logistic regression analysis was conducted to assess the predictors of FGM/C and the results were presented using adjusted odds ratios with associated 95% confidence intervals (CIs). RESULTS: The results indicate that more than half (72.7%, 95% CI = 70.4-74.8) of women in Mali with daughters had at least one daughter who has gone through circumcision. The likelihood of circumcision of girls increased with age, with women aged 45-49 having the highest odds compared to those aged 15-19 (aOR = 17.68, CI = 7.91-31.79). A higher likelihood of FGM/C in daughters was observed among women who never read newspaper/magazine (aOR = 2.22, 95% CI = 1.27-3.89), compared to those who read newspaper/magazine at least once a week. Compared to women who are not circumcised, those who had been circumcised were more likely to have their daughters circumcised (aOR = 53.98, 95% CI = 24.91-117.00). CONCLUSION: The study revealed the age of mothers, frequency of reading newspaper/magazine, and circumcision status of mothers, as factors associated with circumcision of girls aged 0-14 in Mali. It is, therefore, imperative for existing interventions and new ones to focus on these factors in order to reduce FGM/C in Mali. This will help Mali to contribute to the global efforts of eliminating all harmful practices, such as child, early and forced marriage and female genital mutilation by 2030.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».