Determinants of Unintended Pregnancy and Unmet Need for Contraception among Reproductive-Age Women in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Background: Globally, a quarter of unintended pregnancies end in unsafe abortions which is one of the leading causes of maternal mortality. This study aimed to investigate the determinants of unintended pregnancy and the unmet need for contraception among reproductive-age women in Nigeria.Methods: Data were obtained from the 2018 Nigerian Demographic and Health Survey. A total of 20,655 women of reproductive age were included. Unmet need for contraception was the main outcome variable. Bivariate and multiple logistic regressions were carried out to predict the determinants. SPSS version 27.0 was used for data analysis. Statistical significance was set at p < 0.05.Results: The respondents’ mean age was 29.7±7.1years, 36.7% had their first child before 18years, and 93.9% were married. 18.5% desired no more children and only 17.5% were currently using contraceptives. 11.8% admitted to having unintended pregnancy and 74.2% reported no unmet need for contraception. Respondents who were 18years and above at first birth were 14.7% less likely to have unintended pregnancy compared with those who were below 18years at their first birth (OR=0.853, CI=0.764–0.952). Respondents who had ever terminated a pregnancy were 1.3 times more likely to have an unintended pregnancy than those who had never terminated a pregnancy (OR=1.251, CI=1.101–1.422). Conclusion: Many women reported unmet contraceptive needs, with some admitting to having unintended pregnancies. Addressing this is vital for reducing unintended pregnancies, which will contribute to improved health status for mothers and their babies and facilitate the attainment of maternal and child health-related sustainable development goals.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».