The Samata intervention to increase secondary school completion and reduce child marriage among adolescent girls: results from a cluster-randomised control trial in India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Secondary education and delayed marriage provide long-term socio-economic and health benefits to adolescent girls. We tested whether a structural and norms-based intervention, which worked with adolescent girls, their families, communities, and secondary schools to address poverty, schooling quality and gender norms, could reduce secondary school drop-out and child marriage among scheduled-caste/scheduled-tribe (SC/ST) adolescent girls in rural settings of southern India. METHODS: ). Primary trial outcomes were proportion of girls who completed secondary school and were married, by trial end-line (15-16 years). Analyses were intention-to-treat and used individual-level girl data. RESULTS: 92.6% (2275/2457) girls at baseline and 72.8% (1788/2457) at end-line were interviewed. At end-line, one-fourth had not completed secondary school (control = 24.9%; intervention = 25.4%), and one in ten reported being married (control = 9.6%; intervention = 10.1%). These were lower than expected based on district-level data available before the trial, with no difference between these, or other schooling or sexual and reproductive outcomes, by trial arm. There was a small but significant increase in secondary school entry (adjusted odds ratio AOR = 3.58, 95% confidence interval CI = 1.36-9.44) and completion (AOR=1.54, 95%CI = 1.02-2.34) in Vijayapura district. The sensitivity and attrition analyses did not impact the overall result indicating that attrition of girls at end-line was random without much bearing on overall result. CONCLUSIONS: Samata intervention had no overall impact, however, it added value in one of the two implementation districts- increasing secondary school entry and completion. Lower than expected school drop-out and child marriage rates at end-line reflect strong secular changes, likely due to large-scale government initiatives to keep girls in school and delay marriage. Although government programmes may be sufficient to reach most girls in these settings, a substantial proportion of SC/ST girls remain at-risk of early marriage and school drop-out, and require targeted programming. Addressing multiple forms of clustered disadvantage among hardest to reach will be key to ensuring India "leaves no-one behind" and achieves its gender, health and education Sustainable Development Goal aspirations. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov registration number NCT01996241.
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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) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».