Parametric survival analysis of menarche onset timing among Nigerian girls
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study was a response to the dearth of information on the timing of menarche in low-income countries, and the need to update knowledge on the condition. It thereby enables the provision of adequate support to young girls during menarche. The study determined the timing and range of onset of menarche and identified the factors influencing the timing. METHODS: We used data on girls' sexual and reproductive processes from a nationally representative population survey of girls aged 15-24 years in Nigeria. Descriptive statistics, and survival analysis techniques were used for data analysis at p = 0·05. FINDING: A quarter of the respondents (26%) had commenced menstruation by age 12. Almost all, (90%) had experienced menstruation by age 17. Girls aged 20-24 years reported later menarche (time ratio 1·066, 95% CI: 1·045-1·087) compared to those aged 15-19 years. An increase of respondents age by one year resulted in 0·8% delay in onset timing. Significant differences were also found in the zone of residence among the sampled population. Compared with girls from the South East, the timing of menstruation was generally delayed among the girls from South-South by 5%, North Central by 9%, South West by 10%, North East by 16% and 17% among girls from the North West. INTERPRETATION: There was a wide range in menarcheal age in Nigerian girls with a peak at 13-14 years and the possibility of a secular trend in the timing of onset. Early family life education is recommended.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».