A Scoping Review of Adolescent Health Indicators
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A host of recent initiatives relating to adolescent health have been accompanied by varying indicator recommendations, with little stakeholder coordination. We assessed currently included adolescent health-related indicators for their measurement focus, identified overlap across initiatives, and determined measurement gaps. METHODS: We conducted a scoping review to map the existing indicator landscape as depicted by major measurement initiatives. We classified indicators as per 33 previously identified core adolescent health measurement areas across five domains and by age groups. We also identified indicators common across measurement initiatives even if differing in details. RESULTS: We identified 413 indicators across 16 measurement initiatives, with most measuring health outcomes and conditions (162 [39%]) and health behaviors and risks (136 [33%]); followed by policies, programs, and laws (49 [12%]); health determinants (44 [11%]); and system performance and interventions (22 [5%]). Age specification was available for 221 (54%) indicators, with 51 (23%) focusing on the full adolescent age range (10-19 years), 1 (<1%) on 10-14 years, 27 (12%) on 15-19 years, and 142 (64%) on a broader age range including adolescents. No definitional information, such as numerator and denominator, was available for 138 indicators. We identified 236 distinct indicators after accounting for overlap. CONCLUSION: The adolescent health measurement landscape is vast and includes substantial variation among indicators purportedly assessing the same concept. Gaps persist in measuring systems performance and interventions; policies, programs, and laws; and younger adolescents' health. Addressing these gaps and harmonizing measurement is fundamental to improve program implementation and accountability for adolescent health globally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».