Replicating impact of a primary school HIV prevention programme: primary school action for better health, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
School-based programmes to combat the spread of HIV have been demonstrated to be effective over the short-term when delivered on a small scale. The question addressed here is whether results obtained with small-scale delivery are replicable in large-scale roll-out. Primary School Action for Better Health (PSABH), a programme to train teachers to deliver HIV-prevention education in upper primary-school grades in Kenya demonstrated positive impact when tested in Nyanza Province. This article reports pre-, 10-month post- and 22-month post-training results as PSABH was delivered in five additional regions of the country. A total of 26 461 students from 110 primary schools in urban and rural, middle- and low-income settings participated in this repeated cross-sectional study. Students ranged in age from 11 to 16 years, were predominantly Christian (10% Muslim), and the majority were from five different ethnic groups. Results demonstrated positive gains in knowledge, self-efficacy related to changes in sexual behaviours and condom use, acceptance of HIV+ students, endorsement of HIV-testing and behaviours to post-pone sexual debut or decrease sexual activity. These results are as strong as or stronger than those demonstrated in the original impact evaluation conducted in Nyanza Province. They support the roll-out of the programme across Kenyan primary schools.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».