Current prevalence and socio-demographic factors associated with unmet need for contraception among women in union in sub-Saharan Africa.
Notice bibliographique
Résumé
This study analyzes the prevalence and sociodemographic factors associated with unmet need for contraception among women in union in sub-Saharan Africa. Using secondary data from recent Demographic and Health Surveys, statistical tests revealed an overall prevalence of 20.7% of unmet need for contraception (13.9% for birth spacing and 6.8% for birth control). Furthermore, multinomial logistic regression shows that women aged 25-34 and 35-49 years have a reduced risk of unmet need for spacing but an increased risk for control. Women who have reached their desired fertility have a reduced need for spacing [RRR=0.87; CI=0.80-0.95, p<0.01], while those with unwanted children have an increased need for control [RRR=3.80; CI=0.80-0.95, p<0.01]. CI=3.50-4.12, p<0.001]. Similarly, women living with a partner have a higher risk of unmet need for spacing [RRR=1.07; CI=1.01-1.13, p<0.05], but those with at least primary education have a low risk for limitation. Therefore, the study recommends that family planning (FP) program managers and Non-Governmental Organizations redouble their efforts to improve access to FP services, promote women's education. It is also essential to increase awareness among small families and men aspiring to high fertility, men about the benefits of FP for health and well-being.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».