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Enregistrement W2069138073 · doi:10.1016/j.ijans.2015.01.001

Factors influencing the adolescent pregnancy rate in the Greater Giyani Municipality, Limpopo Province – South Africa

2015· article· en· W2069138073 sur OpenAlexaff
Lenny Tina Mushwana, L.V. Monareng, Solina Richter, Hélène Müller

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Africa Nursing Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesErasmus+University of South Africa
Mots-clésReproductive healthPsychosocialPeer pressureConfidentialityCurriculumMedicineHuman sexualityPregnancyFamily medicineDescriptive statisticsDemographyPsychologyEnvironmental healthPopulationPsychiatrySocial psychologyPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A quantitative, descriptive and explorative survey was conducted to determine factors that influence adolescent pregnancy rate among teenage girls ( n = 147) attending four high schools in the Greater Giyani Municipality in South Africa . Data was collected using a validated questionnaire which had a reliability of 0.65. Response frequency distributions, two-way frequency tables, Chi-square tests and Cochran–Armitage Trend Tests were used to determine the effect with the demographic characteristics of participants. Participants reported that health services were not conveniently available for them. Their relationship with nurses was poor ( p < 0.05) as reported by 73% of participants with regard to maintenance of confidentiality. Participants reported key psychosocial variables such as inadequate sexual knowledge (61%), changing attitudes towards sex (58.9%) and peer pressure (56.3%) as contributory to high pregnancy rate. Recommendations were made to improve school health services, reproductive education in school curricula focussing on reproductive health , sexuality and guidance for future research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,361
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,108 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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