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Enregistrement W2150475549 · doi:10.1186/s12889-015-1963-3

Reaching the hard to reach: longitudinal investigation of adolescents’ attendance at an after-school sexual and reproductive health programme in Western Cape, South Africa

2015· article· en· W2150475549 sur OpenAlexfundno aff
Catherine Mathews, Sander Matthijs Eggers, Petrus J. de Vries, Amanda J. Mason‐Jones, Loraine Townsend, Leif Edvard Aarø, Hein de Vries

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Cape TownMuhimbili University of Health and Allied SciencesUniversitetet i OsloUniversitetet i BergenWorld Health OrganizationUniversiteit MaastrichtUniversity of ExeterUniversity of Health and Allied SciencesUniversity of WindsorLondon School of Hygiene and Tropical Medicine
Mots-clésMedicineReproductive healthAttendancePsychological interventionBiostatisticsPublic healthIntervention (counseling)Adolescent healthDemographyFamily medicineGerontologyEnvironmental healthPopulationNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adolescents need access to effective sexual and reproductive health (SRH) interventions, but face barriers accessing them through traditional health systems. School-based approaches might provide accessible, complementary strategies. We investigated whether a 21-session after-school SRH education programme and school health service attracted adolescents most at risk for adverse SRH outcomes and explored motivators for and barriers to attendance. METHODS: Grade 8 adolescents (average age 13 years) from 20 schools in the intervention arm of an HIV prevention cluster randomised controlled trial in the Western Cape Province of South Africa, were invited to participate in an after-school SRH program and to attend school health services. Using a longitudinal design, we surveyed participants at baseline, measured their attendance at weekly after-school sessions for 6 months and surveyed them post-intervention. We examined factors associated with attendance using bivariate and multiple logistic and Poisson regression analyses, and through thematic analysis of qualitative data. RESULTS: The intervention was fully implemented in 18 schools with 1576 trial participants. The mean attendance of the 21-session SRH programme was 8.8 sessions (S.D. 7.5) among girls and 6.9 (S.D. 7.2) among boys. School health services were visited by 17.3 % (14.9 % of boys and 18.7 % of girls). Adolescents who had their sexual debut before baseline had a lower rate of session attendance compared with those who had not (6.3 vs 8.5, p < .001). Those who had been victims of sexual violence or intimate partner violence (IPV), and who had perpetrated IPV also had lower rates of attendance. Participants were motivated by a wish to receive new knowledge, life coaching and positive attitudes towards the intervention. The unavailability of safe transport and domestic responsibilities were the most common barriers to attendance. Only two participants cited negative attitudes about the intervention as the reason they did not attend. CONCLUSIONS: Reducing structural barriers to attendance, after-school interventions are likely to reach adolescents with proven-effective SRH interventions. However, special attention is required to reach vulnerable adolescents, through offering different delivery modalities, improving the school climate, and providing support for adolescents with mental health problems and neurodevelopmental academic problems. TRIAL REGISTRATION: Current Controlled Trials ISRCTN56270821 ; Registered 13 February 2013.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,334
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,086 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations38
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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