Guatemala City youth: an analysis of health indicators through the lens of a clinical registry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the inclusion of adolescent health in recent global frameworks, limited data exist on health indicators in low-income countries. Our objective was to identify socioeconomic measures, risk behaviors and health indicators of young people in Guatemala. METHODS: We conducted a secondary data analysis of the Pan American Health Organization's Sistema Informático del Adolescente of 2831 participants ages 10-24 y from 2008 to 2014. We examined frequencies for a core set of items, and generalized regression models assessed correlations between age, sex and ethnicity with health outcomes of interest. RESULTS: Fewer than 17% of participants reported a history of chronic illness (16.6%) and severe psychological problems (16.8%). While 66.1% of participants' mothers and 36.6% of fathers reported job instability, far fewer families had housing instability (1.9% with no electricity, 6.3% with no running water). Fewer than one-third (29.1%) were sexually active and the majority (76.0%) routinely used condoms. About one-quarter (22.6%) reported abnormal mood. Indigenous participants were significantly more likely to have experienced psychological problems (odds ratio [OR] 1.75 [confidence interval {CI} 1.65-1.86]) and violence (OR 1.34 [CI 1.27-1.42]) compared with whites. CONCLUSIONS: The prevalence of risk behaviors and mental health concerns is low compared with other sources of national and regional data. Further work is needed to examine the benefits and limitations of this system in order to improve health surveillance.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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; 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 ».