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Enregistrement W3015618134 · doi:10.29063/ajrh2020/v24i1.16

Improving Adolescent Access to Contraception in Sub-Saharan Africa: A Review of the Evidence.

2020· review· en· W3015618134 sur OpenAlexaff
Julia Smith

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2020
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReproductive healthFamily planningDeveloping countryFocus groupPopulationIntervention (counseling)MedicineEconomic growthPolitical scienceEnvironmental healthNursingSociologyResearch methodology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global commitments to and support for sexual and reproductive health (SRH) have increased over the past 10 years. Adolescent access to contraception has emerged as a crucial area of focus within this agenda, particularly in sub-Saharan Africa (SSA), where there is the greatest unmet need for contraception. Yet there is little synthesized knowledge around adolescents' use and knowledge of, and access to contraception in SSA. This review summarizes and analyzes literature on the subject in order to determine implications for policy and program development, and to guide future research. The majority of existing research focuses on South Africa, with numerous studies from East Africa also present. Most of this research is qualitative, with few mixed method studies, and only one randomized control trial of an intervention. Findings from multiple countries confirm that adolescents in SSA have a significant unmet need for contraception. Most adolescents get their information about contraception from the media or peers. Persistent myths regarding effectiveness and side effects, as well as cultural and gender norms, impede access to and demand for contraception. Other determinants of access and use include education level and socio-economic status. As a result, intervention evaluations note that cultural barriers and socio-economic conditions limit SRH outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,395
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,084 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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