Preventing sexually transmitted infections among adolescents: an assessment of ecological approaches and study methods
Notice bibliographique
Résumé
Most primary prevention research has attempted to explain sexual health outcomes, such as sexually transmitted infections, by focusing on individual characteristics (e.g. age), qualities (e.g. knowledge levels), and risk behaviour (e.g. unprotected intercourse). Emerging evidence indicates that population‐level health outcomes are unlikely to be explained adequately as an aggregate of such individual‐level factors. Rather, approaches that move beyond individualistic frameworks and adopt more ecological approaches may hold promise for promoting sexual health at the population level. This paper assessed the degree to which ecological approaches were integrated into empirical research regarding interventions to prevent sexually transmitted infections among adolescents. The paper also assessed the scientific rigour of the 35 intervention reports included in this review. Most (n = 31) reports focused exclusively on the micro‐level (e.g. individual knowledge and attitudes) issues. No studies accounted for macro‐level concerns (e.g. socio‐cultural influences). Three reports were rated as methodologically ‘strong,’ 11 were of moderate quality and 21 reports were rated as ‘weak.’ Most sexual health interventions targeting adolescents have focused nearly exclusively on individual risk, but have failed to yield encouraging results in terms of behaviour change or reducing disease burden in this population. More attention should be paid to ecological approaches and new study methods should be explored.
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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 | 0,470 | 0,350 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».