Factors associated with time to first birth interval among ever married Bangladeshi women: A comparative analysis on Cox-PH model and parametric models
Notice bibliographique
Résumé
The fertility rate of a married woman can be measured by the length of the first birth interval (FBI). This length is influenced by some significant factors. Better knowledge about the factors affecting the birth interval can help in controlling population growth and fertility progress. The main focus of this study was to compare the performance of Cox-Proportional Hazard (Cox-PH) and the parametric Accelerated Failure Time (AFT) model in assessing the impact of significant factors affecting the time to FBI of ever-married Bangladeshi women. Information of 14941 women having at least one birth was included in this study from the most recent nationally representative data 2017-18 Bangladesh Demographic and Health Survey (BDHS). We used the Cox-PH model and AFT model under various parametric forms of survival time distributions (Weibull, Exponential, and Log-normal distribution) to measure the effect of factors influencing FBI. And then, a respective Akaike information criterion (AIC) was calculated for selecting the best-fitted model. According to the AIC and BIC values, the log-normal model fitted better than other AFT models. Based on the log-normal model, women's age and age at first marriage, maternal and paternal education, contraceptive use status, used anything to avoid pregnancy, sex of household head, and spousal age difference had a significant association with FBI of ever married Bangladeshi women. The parametric AFT model (log-normal distribution) was a better fitted model in evaluating the covariates associated with FBI of ever-married Bangladeshi Women. Higher education, the right age at marriage, and proper knowledge about family planning (i.e., contraception use) should be ensured for every married person to control the gap of the first birth.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».