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Enregistrement W4402406897 · doi:10.1371/journal.pone.0308476

Inequalities in the demand and unmet need for contraception among women in four regions of Ethiopia

2024· article· en· W4402406897 sur OpenAlexaff
Tigist Shumet Wasiyhun, Nigatu Regassa Geda

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFunctional illiteracyDemographyMedicineRespondentSocioeconomic statusFamily planningLogistic regressionInequalityReproductive healthGerontologyPopulationEnvironmental healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Unmet need for family planning is a major cause of unwanted pregnancies, which may contribute to the death of mothers and children. The aim of this study is to examine inequalities in the demand and unmet need for contraception among women in four regions (i.e., Afar, Benishangul-Gumzu, Gambela and Somali regions) of Ethiopia. METHODS: The study utilized data from the 2016 Ethiopian Demographic Health Survey (EDHS), collected from 3,343 women of reproductive age 15-49 years situated in these study regions. Multilevel binary and multivariable logistic regression analysis, concentration index, and multivariate decomposition analysis were employed. RESULTS: The study revealed that women's employment status, education level, household wealth index, total number of children ever born, and husband's working status had a statistically significant association with the demand for contraception. Furthermore, women's educational level, household size, wealth index and husband's working status had statistically significant association with unmet need for contraception. The results of the concentration index indicated that illiteracy among respondents (56%), being in the richest economic status/ wealth index (41%) and non-working status of respondents (21%) contributed substantially to the inequality in the demand for contraception use. Illiteracy of the husband (197%) and the household size less than or equal to five (184%) contributed positively, but illiteracy of respondent (-249%) and unemployment status of respondents (-119%) contributed negatively to the existing inequality in unmet need for contraception. CONCLUSION: The findings of this study highlight the presence of unacceptably high inequality in the demand and unmet need for contraception among women in the four study regions. Policymakers should give due attention to reducing existing socio-economic inequality to address the high unmet need for family planning and increase demand for contraception in these regions. The study strongly recommends implementing multidimensional and multisectoral approaches, which will significantly reduce inequalities in the outcome variables.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,227 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
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