An Application of the List Experiment to Estimate Abortion Prevalence in Karachi, Pakistan.


Journal

International perspectives on sexual and reproductive health
ISSN: 1944-0405
Titre abrégé: Int Perspect Sex Reprod Health
Pays: United States
ID NLM: 101504990

Informations de publication

Date de publication:
14 Dec 2020
Historique:
entrez: 16 12 2020
pubmed: 17 12 2020
medline: 26 10 2021
Statut: epublish

Résumé

Abortion is particularly difficult to measure, especially in legally restrictive settings such as Pakistan. The List Experiment-a technique for measuring sensitive health behaviors indirectly-may minimize respondents' underreporting of abortion due to stigma or legal restrictions, but has not been previously applied to estimate abortion prevalence in Pakistan. A sample of 4,159 married women of reproductive age were recruited from two communities of Karachi in 2018. Participants completed a survey that included a double list experiment to measure lifetime abortion prevalence, as well as direct questions about abortion and other background characteristics. Data were used to calculate direct and indirect estimates of abortion prevalence for the overall sample and by sociodemographic characteristics, as well as to test for a design effect. Regression analyses were conducted to examine associations between characteristics and abortion reporting from direct questioning and the list experiment. The estimate of abortion prevalence from the list experiment was 16%; the estimate from the direct question was 8%. No evidence of a design effect was found. Abortion reporting was associated with most selected characteristics in the regression model for direct questioning, but with few in the list experiment models. That the estimate of abortion prevalence in Karachi generated from the list experiment was twice that generated from direct questioning suggests that the indirect method reduced underreporting, and may have utility to estimate abortion in similar settings and to improve the accuracy of data collecting for other sensitive health topics. RESUMEN Contexto: El aborto es particularmente difícil de medir, especialmente en entornos legalmente restringidos, como en Pakistán. El Experimento de Lista—una técnica para medir de manera indirecta comportamientos de salud sensibles—podría minimizar el hecho de que las personas encuestadas subnotifiquen el número de abortos debido al estigma o a restricciones legales; sin embargo, esta técnica no ha sido aplicada previamente para estimar la prevalencia del aborto en Pakistán. Métodos: En 2018, se reclutó una muestra de 4,159 mujeres casadas en edad reproductiva, provenientes de dos comunidades de Karachi. Las participantes completaron una encuesta que incluyó un experimento de lista doble para medir la prevalencia de aborto, así como preguntas directas sobre el aborto y otras características del contexto. Los datos se usaron para calcular estimaciones directas e indirectas de la prevalencia de aborto en la muestra en general y por características sociodemográficas, así como para probar el efecto de diseño. Se realizaron análisis de regresión para examinar las asociaciones entre las características y los abortos reportados a partir de las preguntas directas y el experimento de lista. Resultados: La estimación de la prevalencia de aborto del experimento de lista fue del 16%; la estimación a partir de la pregunta directa fue del 8%. No se encontró evidencia de un efecto de diseño. La notificación del número de abortos se asoció con la mayoría de las características seleccionadas en el modelo de regresión para la pregunta directa, pero con pocas características en los modelos de experimento de lista. Conclusiones: El hecho de que la estimación de la prevalencia de aborto en Karachi generada a partir del experimento de lista fue el doble que la obtenida a partir de preguntas directas, sugiere que el método indirecto reduce la subnotificación. El experimento de lista podría ser útil para estimar el aborto en entornos similares y para mejorar la precisión de la recolección de datos sobre otros temas sensibles de salud. RÉSUMÉ Contexte: Il est extrêmement difficile de mesurer la prévalence de l'avortement, en particulier dans les contextes soumis à des lois restrictives, comme le Pakistan. La technique de mesure indirecte de comportements de santé sensibles « List Experiment » peut minimiser la sous-déclaration de l'avortement pour raisons de stigmatisation ou de restrictions légales, mais elle n'a pas précédemment été utilisée pour estimer la prévalence de l'avortement au Pakistan. Méthodes: Un échantillon de 4 159 femmes mariées en âge de procréer a été recruté dans deux communautés de Karachi en 2018. Les participantes ont répondu à une enquête menée par double approche List Experiment pour mesurer la prévalence de l'avortement et qui comprenait aussi des questions directes sur l'avortement et d'autres caractéristiques socioculturelles. Les données ont servi à calculer les estimations directes et indirectes de la prévalence de l'avortement pour l‘échantillon global et par caractéristiques sociodémographiques, ainsi qu‘à tester l'effet du plan de sondage. Les associations entre les caractéristiques et la déclaration de l'avortement dans le questionnaire direct et la List Experiment ont été examinées par analyses de régression. Résultats: L'estimation de la prévalence de l'avortement selon la mesure List Experiment était de 16%; sur la base du questionnaire direct, elle était de 8%. Aucun signe d'effet de plan de sondage n'a été observé. La déclaration de l'avortement était associée à la plupart des caractéristiques sélectionnées dans le modèle de régression pour le questionnaire direct, mais à quelques-unes seulement dans les modèles de l'outil List Experiment. Conclusions: Le fait que l'estimation de la prévalence de l'avortement à Karachi générée d'après la List Experiment s'est révélée le double de celle produite par le questionnaire direct laisse entendre que la méthode indirecte réduit la sous-déclaration. La mesure List Experiment peut être utile à l'estimation de l'avortement dans des contextes similaires et pour améliorer l'exactitude des données collectées sur d'autres sujets de santé sensibles.

Autres résumés

Type: Publisher (spa)
RESUMEN Contexto: El aborto es particularmente difícil de medir, especialmente en entornos legalmente restringidos, como en Pakistán. El Experimento de Lista—una técnica para medir de manera indirecta comportamientos de salud sensibles—podría minimizar el hecho de que las personas encuestadas subnotifiquen el número de abortos debido al estigma o a restricciones legales; sin embargo, esta técnica no ha sido aplicada previamente para estimar la prevalencia del aborto en Pakistán. Métodos: En 2018, se reclutó una muestra de 4,159 mujeres casadas en edad reproductiva, provenientes de dos comunidades de Karachi. Las participantes completaron una encuesta que incluyó un experimento de lista doble para medir la prevalencia de aborto, así como preguntas directas sobre el aborto y otras características del contexto. Los datos se usaron para calcular estimaciones directas e indirectas de la prevalencia de aborto en la muestra en general y por características sociodemográficas, así como para probar el efecto de diseño. Se realizaron análisis de regresión para examinar las asociaciones entre las características y los abortos reportados a partir de las preguntas directas y el experimento de lista. Resultados: La estimación de la prevalencia de aborto del experimento de lista fue del 16%; la estimación a partir de la pregunta directa fue del 8%. No se encontró evidencia de un efecto de diseño. La notificación del número de abortos se asoció con la mayoría de las características seleccionadas en el modelo de regresión para la pregunta directa, pero con pocas características en los modelos de experimento de lista. Conclusiones: El hecho de que la estimación de la prevalencia de aborto en Karachi generada a partir del experimento de lista fue el doble que la obtenida a partir de preguntas directas, sugiere que el método indirecto reduce la subnotificación. El experimento de lista podría ser útil para estimar el aborto en entornos similares y para mejorar la precisión de la recolección de datos sobre otros temas sensibles de salud.
Type: Publisher (fre)
RÉSUMÉ Contexte: Il est extrêmement difficile de mesurer la prévalence de l'avortement, en particulier dans les contextes soumis à des lois restrictives, comme le Pakistan. La technique de mesure indirecte de comportements de santé sensibles « List Experiment » peut minimiser la sous-déclaration de l'avortement pour raisons de stigmatisation ou de restrictions légales, mais elle n'a pas précédemment été utilisée pour estimer la prévalence de l'avortement au Pakistan. Méthodes: Un échantillon de 4 159 femmes mariées en âge de procréer a été recruté dans deux communautés de Karachi en 2018. Les participantes ont répondu à une enquête menée par double approche List Experiment pour mesurer la prévalence de l'avortement et qui comprenait aussi des questions directes sur l'avortement et d'autres caractéristiques socioculturelles. Les données ont servi à calculer les estimations directes et indirectes de la prévalence de l'avortement pour l‘échantillon global et par caractéristiques sociodémographiques, ainsi qu‘à tester l'effet du plan de sondage. Les associations entre les caractéristiques et la déclaration de l'avortement dans le questionnaire direct et la List Experiment ont été examinées par analyses de régression. Résultats: L'estimation de la prévalence de l'avortement selon la mesure List Experiment était de 16%; sur la base du questionnaire direct, elle était de 8%. Aucun signe d'effet de plan de sondage n'a été observé. La déclaration de l'avortement était associée à la plupart des caractéristiques sélectionnées dans le modèle de régression pour le questionnaire direct, mais à quelques-unes seulement dans les modèles de l'outil List Experiment. Conclusions: Le fait que l'estimation de la prévalence de l'avortement à Karachi générée d'après la List Experiment s'est révélée le double de celle produite par le questionnaire direct laisse entendre que la méthode indirecte réduit la sous-déclaration. La mesure List Experiment peut être utile à l'estimation de l'avortement dans des contextes similaires et pour améliorer l'exactitude des données collectées sur d'autres sujets de santé sensibles.

Identifiants

pubmed: 33326396
doi: 10.1363/46e0520
doi:

Types de publication

Journal Article

Langues

eng

Sous-ensembles de citation

IM

Pagination

13-24

Auteurs

Sarah Huber-Krum (S)

Research associate, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Cambridge, MA, USA, shuber@hsph.harvard.edu.

Kristy Hackett (K)

Research associate, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Cambridge, MA, USA.

Navdep Kaur (N)

Data manager, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Cambridge, MA, USA.

Sidrah Nausheen (S)

Assistant professor, Aga Khan University, Karachi, Pakistan.

Sajid Soofi (S)

Assistant professor, Aga Khan University, Karachi, Pakistan.

David Canning (D)

Professor, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Cambridge, MA, USA.

Iqbal Shah (I)

Principal research scientist, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Cambridge, MA, USA.

Articles similaires

[Redispensing of expensive oral anticancer medicines: a practical application].

Lisanne N van Merendonk, Kübra Akgöl, Bastiaan Nuijen
1.00
Humans Antineoplastic Agents Administration, Oral Drug Costs Counterfeit Drugs

Smoking Cessation and Incident Cardiovascular Disease.

Jun Hwan Cho, Seung Yong Shin, Hoseob Kim et al.
1.00
Humans Male Smoking Cessation Cardiovascular Diseases Female
Humans United States Aged Cross-Sectional Studies Medicare Part C
1.00
Humans Yoga Low Back Pain Female Male

Classifications MeSH