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Enregistrement W4408365341 · doi:10.1371/journal.pone.0319003

Utilization of long-acting contraceptive methods and associated factor among women of reproductive age in East Africa: A multi-level analysis of recent Demographic and Health Surveys

2025· article· en· W4408365341 sur OpenAlexaff
Habtu Kifle Negash, Ayenew Molla Lakew, Gebretsadik Endeshaw Molla, Adhanom Gebreegziabher Baraki, Yitbarek Fantahun Mariye, Winta Tesfaye, Bezawit Kassahun Bekele, Biruk Lelisa Eticha

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographyEducational attainmentReproductive healthFamily planningMedicineOdds ratioLogistic regressionSocioeconomic statusOddsMarital statusMultivariate analysisPopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Comprehensive family planning is essential for reproductive health, allowing individuals to make informed choices about family size and enhancing maternal and child health. Long-acting contraceptives (LACs) are known for their high efficacy and consistent use. This study examines the prevalence and determinants of LAC utilization among women of reproductive-age in 11 East African countries. METHODS: Secondary data from Demographic and Health Surveys (2015-2022) across 11 East African nations were pooled and analyzed. The study sample included 144,414 women aged 15-49. Bivariate and multivariate regression analyses were conducted using Stata 17 to explore factors associated with LAC utilization. Results are presented as adjusted odds ratios (AOR), with statistical significance at p < 0.05. RESULTS: The prevalence of LAC utilization among reproductive-age women in East Africa is 14.87%. Women from middle-income households are 13% more likely to utilize LACs compared to those from poor households (AOR = 1.13, 95% CI: 1.08-1.18), while those from wealthy households are 15% more likely (AOR = 1.15, 95% CI: 1.11-1.20). Married women and those living with a partner are 42% more likely to utilize LACs than unmarried women (AOR = 1.42, 95% CI: 1.33-1.52). Educational attainment significantly impacts LAC utilization: women with primary education are 52% more likely (AOR = 1.52, 95% CI: 1.44-1.60), those with secondary education are 63% more likely (AOR = 1.63, 95% CI: 1.53-1.73), and women with higher education are twice as likely to utilize LACs (AOR = 2.00, 95% CI: 1.84-2.17). CONCLUSIONS: LAC utilization remains relatively low in the studied East African countries. Factors positively associated with higher LAC utilization include being married, higher income, educational attainment, employment, and media exposure. Additionally, women with more than three children and those from countries with lower illiteracy and poverty rates also have higher LAC utilization. Conversely, a history of abortion, fewer health fieldworker visits, and later initiation of sexual activity and childbirth are associated with lower LAC utilization. These findings emphasize the need for targeted interventions to overcome barriers and promote LAC access and utilization.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
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