Data gaps in adolescent fertility surveillance in middle-income countries in Latin America and South Eastern Europe: Barriers to evidence-based health promotion
Notice bibliographique
Résumé
Adolescent health is a major global priority. Yet, as recently described by the World Health Organization (WHO), increased recognition of the importance of adolescent health rarely transforms into action. One challenge is lack of data, particularly on adolescent fertility. Adolescent pregnancy and childbirth are widespread and affect lifetime health and social outcomes of women, men, and families. Other important components of adolescent fertility include abortion, miscarriage, and stillbirth. Access to reliable, consistently-collected data to understand the scope and complexity of adolescent fertility is critical for designing strong research, developing meaningful policies, building effective programs, and evaluating success in these domains. Vital surveillance data can be challenging to obtain in general, and particularly in low- and middle-income countries and other under-resourced settings (including rural and indigenous communities in high-income countries). Definitions also vary, making comparisons over time and across locations challenging. Informed by the Adolescence and Motherhood Research project in Brazil and considering relevance to the Southern Eastern European (SEE) context, this article focuses on challenges in surveillance data for adolescent fertility for middle-income countries. Specifically, we review the literature to: (1) discuss the importance of understanding adolescent fertility generally, and (2) highlight relevant challenges and complexity in collecting adolescent fertility data, then we (3) consider implications of data gaps on this topic for selected middle-income countries in Latin America and SEE, and (4) propose next steps to improve adolescent fertility data for evidence-based health promotion in the middle-income country context.
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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 | 0,068 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».