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Focus on Abortion: Article

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

Sarah Huber-Krum, Harvard T.H. Chan School of Public Health Kristy Hackett, Harvard T.H. Chan School of Public Health Navdep Kaur, Harvard T.H. Chan School of Public Health Sidrah Nausheen, Aga Khan University Sajid Soofi, Aga Khan University David Canning, Harvard T.H. Chan School of Public Health Iqbal Shah, Harvard T.H. Chan School of Public Health

First published online:

| DOI: https://doi.org/10.1363/46e0520
Abstract / Summary

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 subnotifi quen 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.

Author's Affiliations

Sarah Huber-Krum and Kristy Hackett are research associates, Navdep Kaur is data manager, David Canning is professor and Iqbal Shah is principal research scientist—all with Harvard T.H. Chan School of Public Health, Cambridge, MA, USA. Sidrah Nausheen and Sajid Soofi are assistant professors—both with Aga Khan University, Karachi, Pakistan.

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