Starting at the Roots: Using Human-Centered Design to Develop a Sex and Pregnancy Education Curriculum for Adolescents in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
The rate of adolescent pregnancy worldwide remains unacceptably high. Sixteen million adolescent girls between the ages of 15 and 19, and 2 million under the age of 15 become pregnant each year. Ninety-five percent of these births occur in low-income countries, with four times the rate of adolescent pregnancy in the poorest regions of the world compared to high-income countries. There has been a shift globally to focus on the sexual and reproductive health needs of adolescents, including adolescent pregnancy. With increased awareness of this need has come a renewed call for evidence-based provision of adolescentfocused sexual and reproductive health (ASRH) services, as well as programs to prevent pregnancy in this age group. “Human-centered design” methodology is emerging as an innovative, feasible, and effective participatory approach to program design and implementation in health care. The standard Human Centered Design format includes 5 steps: (1) Understand people’s experiences, challenges, and priorities; (2) Use existing knowledge and new research to define and clarify the problem; (3) Prompt creative thinking to design many different solutions; (4) Build and workshop prototypes of ideas to quickly learn how they can be improved; and (5) Deliver solutions that meet the needs of the target population. Through this process, design team members identified a need to “help adolescents by removing the uncertainty that surrounds information on pregnancy and treatment choices”. To meet this need, we utilized participatory program development to build an adolescent-specific sex and pregnancy education program at Moi Teaching and Referral Hospital in Eldoret, Kenya.
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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 | 0,015 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».