A qualitative study of adolescent girls’ experiences of menarche and menstruation in rural Tamil Nadu, India
Notice bibliographique
Résumé
Background: In low- and middle-income countries, women and girls experience menstrual hygiene management-related health and social challenges such as urinary tract infections, social stigma, and school and workplace absenteeism.Purpose: In this study, we sought to explore how adolescent girls in rural Thirumalaikodi, Tamil Nadu, India experience menarche and menstruation, how their experiences connect to the sociocultural context, and what strategies they use to manage menstruation. This study also informed the adaptation and development of a school-based water, sanitation, and hygiene intervention.Methods: We conducted ten semi-structured qualitative interviews with adolescent girls in ninth standard from June-July 2018. Data were analysed using a thematic network approach.Results: Findings revealed that menarche inaugurates biological transitions of puberty and cultural codes that shape gender norms. Gender norms in turn generate, maintain, and reproduce stigmatizing attitudes, beliefs, and practices that influenced the development of coping mechanisms at home and at school. Resulting adaptations to the intervention consisted of two activities (school lesson and an extracurricular activity) that address knowledge gaps and myths.Conclusions: This study demonstrates the importance of qualitative research in unpacking adolescent girls’ experiences with menarche and menstruation. Study findings also show how formative research can contribute to the adaptation and development of a contextually and culturally-relevant water, sanitation, and hygiene intervention.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».