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Enregistrement W4414799182 · doi:10.21045/2071-5021-2025-71-4-5

WILLINGNESS OF CHILDLESS COUPLES TO USE ASSISTED REPRODUCTIVE TECHNOLOGIES IN RUSSIA

2025· article· en· W4414799182 sur OpenAlexaboutno aff
T.P. Sabgayda, Violetta V. Borovkova, A.V. Zubko

Notice bibliographique

RevueSocial Aspects of Population Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReproductive healthOddsSample (material)Quarter (Canadian coin)Reproductive medicinePopulationReproductive technologySample size determination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance. Currently, the use of assisted reproductive technologies by women with reproductive health problems is a reserve for increasing fertility. The question remains: how feasible is the practical use of this reserve? Purpose. To assess willingness of men and women of reproductive age, married without children, to use assisted reproductive technologies for childbirth. Material and methods. The study used data obtained during two sample observations of the population reproductive plans conducted by Rosstat in 2017 and 2022. The analyzed samples of the respondents included men and women aged 18-50, married without children. The sample sizes equalled to 1,834 women and 9,932 men in 2017, 594 and 677 in 2022, respectively. The response rate was compared applying contingency tables with the use of Pearson’s Chi-squared criterion at p<0.05, and the odds ratio was determined. Statistical data processing was carried out using the MS Office Excel-2019 and Statistica-6.0 software packages. Results. From 2017 to 2022, the share of the respondents willing to have children in the near or distant future increased among men (from 70.2% to 74.6%) and remained unchanged among women (82.7% and 82.8%, respectively). Consistently, about a quarter of the respondents (27.4% and 26.9% of men, 23.6% and 24.5% of women) were going to have children in six years or more. The share of the respondents whose health fail them to have children increased from 8.0% to 15.0% among men and from 12.6% to 24.9% among women. The share of those who mentioned their spouse’s inability to have children increased (from 15.5% to 18.2% among men and from 3.0% to 11.7% among women). About 2% of the respondents in 2017 and more than 53% in 2022 answered the question about their willingness to use assisted reproductive technologies. Positive responses were given by 23.4% of men and 53.5% of women in 2017, 24.2% and 35.8% in 2023, respectively. The share of the respondents who underwent infertility treatment with the use of assisted reproductive technologies increased from 0.23% to 14.0% among men, and from 0.49% to 7.1% among women. Conclusion. The analysis shows that even among people of reproductive age, married without children, the willingness to use assisted reproductive technologies for the birth of a child is low. The reproductive vulnerability of the population of the Russian Federation is increasing, expressed in deteriorating health and continuing gap between the desired and actual number of children, which, along with the increasing age at first birth, means an inevitable increase in the demand for assisted reproductive technologies. A multiple increase in the frequency of use of assisted reproductive technologies with a moderate declared readiness for them points out the transformation of assisted reproductive technologies into the main tool for realizing reproductive plans for a significant proportion of couples faced with infertility. The key conditions for meeting the growing demand will be to reduce the financial burden on infertile couples, their counseling support and public education in order to combat stigma associated with the use of assisted reproductive technologies and debunk myths about them. Keywords: demand for assisted reproductive technologies; age at the first birth; reproductive plans; role of partners in reproductive decisions

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,592

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,331 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
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