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Enregistrement W4229042690 · doi:10.1093/pch/pxab107

Dramatic effects of COVID-19 public health measures and mass reverse migration on youth sexual and reproductive health in rural Uganda

2022· article· en· W4229042690 sur OpenAlexafffund
Sundus Khan, Elizabeth Kemigisha, Eleanor Turyakira, Kathleen H. Chaput, Jerome Kabakyenga, Teddy Kyomuhangi, Kimberly Manalili, Jennifer L. Brenner

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesGlobal Affairs CanadaGovernment of Canada
Mots-clésFocus groupReproductive healthThematic analysisPublic healthPopulationQualitative researchMedicineEnvironmental healthPsychologyNursingSocioeconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Youth (aged 10 to 24 years) comprise nearly one-third of Uganda's population and often face challenges accessing sexual and reproductive health (SRH) services, with a disproportionately high incidence of negative SRH outcomes. Responding to COVID-19, Uganda implemented strict public health measures including broad public transportation, schooling, and business shut-downs, causing mass reverse-migration of youth from urban schools and workplaces back to rural home villages. Our study aimed to qualitatively describe the perceived unintended impacts of COVID-19 health measures on youth SRH in two rural districts. Methods: Semi-structured focus group discussions (FGD) and key informant interviews (KII) with purposively selected youth, parents, community leaders, community health worker (CHW) coordinators and supervisors, health providers, facility and district health managers, and district health officers were conducted to explore lived experiences and impressions of the impacts of COVID-19 measures on youth SRH. Interviews were recorded, transcribed, and coded using deductive thematic analysis. Results: Four COVID-19-related themes and three subthemes resulted from 15 FGDs and 2 KIIs (n=94). Public transportation shutdown and mandatory mask-wearing were barriers to youth SRH care-seeking. School/workplace closures and subsequent urban youth migration back to rural homes increased demand at ill-prepared, rural health facilities, further impeding care-seeking. Youth reported fear of discovery by parents, which deterred SRH service seeking. Lockdown led to family financial hardship, isolation, and overcrowding; youth mistreatment, gender-based violence, and forced marriage ensued with some youth reportedly entering partnerships as a means of escape. Idleness and increased social contact were perceived to lead to increased and earlier sexual activity. Reported SRH impacts included increased severity of infection and complications due to delayed care seeking, and surges in youth sexually transmitted infections, pregnancy, and abortion. Conclusion: COVID-19 public health measures reportedly reduced youth care seeking while increasing risky behaviours and negative SRH outcomes. Investment in youth SRH programming is critical to reverse unintended pandemic effects and regain momentum toward youth SRH targets. Future pandemic management must consider social and health disparities, and mitigate unintended risks of public health measures to youth SRH.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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