Predictors of Fertility Intention in Parents with Educable Intellectually Disabled Children in Isfahan, Iran
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The fertility rate has declined in many countries over the past decades. Fertility intention is the determinant of fertility behavior. Various factors may affect the fertility intention of couples with no or healthy children. However, some parents may also have children with intellectual disabilities that affect their childbearing. Therefore, the main objective of this study is to identify predictors of fertility intention in parents with educable intellectually disabled children. Materials and Methods: The present study was a descriptive cross-sectional study conducted on 193 parents with educable intellectually disabled children living in Isfahan. Sampling was implemented using clustering and the classification method from February to July 2019. Data were collected through a self-report questionnaire and analyzed using SPSS 20, logistic regression, and independent t-tests. Results: Approximately 83.9% of participants had negative fertility intentions. Predictors of fertility intention were perceived behavior control (95%CI: 1.14- 1.42; p = 0.001; OR = 1.28), attitude (95%CI: 1.06- 1.24; p = 0.001; OR = 1.14) and subjective norm (95%CI: 1.08- 1.33; p = 0.001; OR = 1.20), respectively. On the other hand, the perceived behavioral control was the strongest predictor. The son preference was higher in parents with positive fertility intentions ( p < 0.05). Conclusions: According to the results of the present study, it seemed that factors such as perceived behavior control, attitude, and subjective norms affected fertility intention in parents with intellectually disabled children. Therefore, it is suggested to gain knowledge about the roles of these predictors and counsel parents to choose contraceptive methods or encourage them in childbearing.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».