Breaking barriers in the prevention of adolescent pregnancies for in-school children in Kirehe district (Rwanda): a mixed-method study for the development of a peer education program on sexual and reproductive health
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite a variety of mainly school-driven prevention strategies, the number of adolescent pregnancies in Rwanda is worryingly high and is even expected to increase. The aim of this study is to empower Kirehe secondary school students aged 15-19 years old in sexual and reproductive health (SRH) by developing a peer education program. METHODS: A combination of quantitative and qualitative research will be used. A pre- and post-survey will examine adolescents' knowledge and attitudes regarding SRH. In addition, six focus group interviews will explore these knowledge, attitudes but also SRH needs more in depth. Based on the obtained information, and after retrieving experts' input, a peer education program is being developed in which Midwifery students obtain training in SRH and educational skills (= first train-the-trainer module). In turn, these students will educate and train a selected group of secondary school students (= second train the trainer module). Finally, these trained in-school students can act as reliable peers for other in-school students in the context of SRH. DISCUSSION: The project will contribute to 1) more independent and thoughtful decisions in contraception and sexual behavior, and consequently less adolescent pregnancies, and 2) the reinforcement of the Rwandan Midwifery education. TRIAL REGISTRATION: University of Rwanda, College of Medicine and Health Sciences, Institutional Review Board, Approval No 158/CMHS IRB/2019.
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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 | 0,011 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».