Prevalence of unplanned first pregnancy and socioeconomic factors in Benin: a cross-sectional and analytical study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Early or unplanned pregnancy is an obstacle to the well-being of adolescent girls, especially as early motherhood has health and social consequences on the young mother and the newborn. This also negatively impacts maternal and infant morbidity and mortality. The aim of this study is to determine the prevalence of unplanned first pregnancies and the explanatory factors among adolescent girls. Methods: Data were collected from a sample of 738 adolescent girls aged 15-19 years in the 12 departments of Benin. Analyses focused on teenagers who were pregnant for the first time or had at least one child at the time of the survey (337 individuals). Descriptive and bivariate analyses and logistic regression were used. Results: The prevalence of unplanned first pregnancies was 80.1% (n=270). The frequency of unplanned first pregnancies was higher among adolescents who had reached secondary school or higher (85.7%, p=0.027), those who had spent their socialisation period in big cities (88.5%, p=0.018) and those whose financial needs were not met (84.8%, p=0.014). The main explanatory factor identified was unmet financial needs. Indeed, adolescents with unmet financial needs were 1.7 times (p=0.041) more likely to have an unplanned first pregnancy than those whose needs were met. Conclusion: Multisectoral interventions are needed to reduce the prevalence of unplanned first pregnancies, which can compromise adolescent girls' academic and career plans. These interventions could focus on sexual and reproductive health education, girl empowerment, improvement of households' socioeconomic conditions, etc.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».