Measuring access to contraceptive methods by ethnic groups in Colombia using small areas estimation
Notice bibliographique
Résumé
Afro-descendant and Indigenous women face limited access to contraceptives due to contextual barriers, partner disapproval, and educational gaps. One major challenge in designing policies to facilitate access to safe, effective, acceptable, and affordable contraceptive methods for these groups is the lack of data for informed decision-making by national and local governments. To address this information gap, we propose using small area estimation (SAE) focusing on population and ethnic groups rather than geographic areas. We estimated four state-level indicators for women by ethnic group: unmet need for family planning, family planning need satisfied, contraceptive prevalence rate, and modern contraceptive prevalence rate. SAE yielded consistent estimates with mean square errors mostly below 1% of the estimated values at both state and ethnic group levels. Contraceptive prevalence rates among Indigenous, afro-descendant, and non-ethnic women (who do not self-identify with an ethnic group) were 70.6%, 76.6%, and 81.7%, respectively. Lower contraceptive use is not determined by ethnicity. Being in a relationship increases the likelihood of contraceptive use; however, when afro-descendant and Indigenous women have partners from the same ethnic background this probability decreases. Consequently, addressing disparities in contraceptive use among ethnic groups requires government initiatives involving both women's partners and communities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».