Measuring Unmet Need for Contraception Using a Person‐Centered Algorithm: An Application With a Community‐Based Sample of Married Rohingya Women in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
The standard measure of unmet need for contraception is not person-centered and may not adequately represent women's contraceptive needs. To demonstrate the strength of a modified measure, we replicated the standard algorithm for unmet need, then created a person-centered algorithm that considers (1) whether nonusers want to use contraception and (2) whether users want to use a different method. We applied the standard and person-centered algorithms to a sample of 847 married Rohingya women aged 15-49 years living in camps in Cox's Bazar, Bangladesh, a population about whom little is known regarding contraceptive need. Forty-six percent of respondents were currently using contraception. Among users, 14 percent wanted to use a different method and 36 percent of nonusers wanted to use a method. Using the standard algorithm, 39 percent had "unmet need," 18 percent had "no need," and 44 percent had "met need." Using the person-centered measure, 24 percent had "unmet need," 38 percent had "no need," and 38 percent had "met need." The standard algorithm may overestimate unmet need among Rohingya nonusers, and the person-centered measure provides evidence of method dissatisfaction among users. This measure also complements existing person-centered measures of need and is an example of how incremental change can improve our understanding of women's contraceptive needs.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».