The varying estimation of infertility in Ethiopia: the need for a comprehensive definition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Infertility is a marginalized sexual and reproductive health issue in low-resource settings. Globally, millions are affected by infertility, but the lack of a universal definition makes it difficult to estimate the prevalence of infertility at the population level. Estimating the prevalence of infertility may inform targeted and accessible intervention, especially for a resource-limited country like Ethiopia. This study aims to estimate the prevalence of female infertility in Ethiopia using the Demographic and Health Survey (DHS) through two approaches: (i) the demographic approach and (ii) the current duration approach. METHODS: Data from 15,683 women were obtained through the 2016 Ethiopian DHS. The demographic approach estimates infertility among women who had been married/in a union for at least five years, had never used contraceptives, and had a fertility desire. The current duration approach includes women at risk of pregnancy at the time of the survey and determines their current length of time-at-risk of pregnancy at 12, 24, and 36 months. Logistic regression analysis estimated the prevalence of infertility and factors associated using the demographic approach. Parametric survival analysis estimated the prevalence of infertility using the current duration approach. All estimates used sampling weights to account for the DHS sampling design. STATA 14 and R were used to perform the statistical analysis. RESULTS: Using the demographic definition, the prevalence of infertility was 7.6% (95% CI 6.6-8.8). When stratified as primary and secondary infertility, the prevalence was 1.4% (95% CI 1.0-1.9) and 8.7% (95% CI 7.5-10.1), respectively. Using the current duration approach definition, the prevalence of overall infertility was 24.1% (95% CI 18.8-34.0) at 12-months, 13.4% (95% CI 10.1-18.6) at 24-months, and 8.8% (95% CI 6.5-12.3) at 36-months. CONCLUSION: The demographic definition of infertility resulted in a lower estimate of infertility. The current duration approach definition could be more appropriate for the early detection and management of infertility in Ethiopia. The findings also highlight the need for a comprehensive definition of and emphasis on infertility. Future population-based surveys should incorporate direct questions related to infertility to facilitate epidemiological surveillance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».