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Enregistrement W4280561504 · doi:10.1186/s12978-022-01407-9

A multilevel mixed effect analysis of neighbourhood and individual level determinants of risky sexual behaviour among young people in South Africa

2022· article· en· W4280561504 sur OpenAlexfundno aff
Clifford Odimegwu, Nebechukwu Henry Ugwu

Notice bibliographique

RevueReproductive Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilSouth African Medical Research CouncilInternational Development Research CentreUK Research and InnovationNational Research FoundationNewton FundStyrelsen för Internationellt Utvecklingssamarbete
Mots-clésNeighbourhood (mathematics)DemographyMultilevel modelReproductive healthPublic healthPovertyEducational attainmentOddsPsychologyLogistic regressionEnvironmental healthMedicineGeographyPopulationSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite national and international commitments and efforts to prevent risky sexual behaviours, a high proportion of young people in South Africa are engaged in risky sexual behaviour. However, most efforts are currently directed toward addressing individual-level factors at the expense of not addressing neighbourhood-level determinants such as social disorganisation, contributing to risky sexual behaviour among young people in South Africa. This study investigated the multilevel factors of risky sexual behaviours among young people by gender in South Africa, using the lens of socio-ecological and social disorganisation frameworks. METHODS: Data from a nationally representative sample of 1268 males and 2621 females aged 15-24 years, giving a total of, 3889 never-married youths, were drawn from the 2016 South Africa Demographic and Health Survey. Analysis was conducted using multilevel mixed-effect logistic regressions with random community-level effects. RESULTS: Findings show that youth who were from a heterogeneous ethnic group (AOR = 0.49, CI: 0.35-0.67), household size of 5 + members (AOR = 0.78, CI: 0.54-1.15), community education (AOR = 0.97, CI: 0.72-1.32) were associated with low engagement in multiple sexual partnerships. Youths who were employed (AOR = 0.84, CI: 0.59-1.18), and from high-level community poverty (AOR = 0.76, CI: 0.58-1.00) were also associated with reduced odds of unprotected sex. In addition, older youth aged 20-24 years (AOR = 12.6, CI: 9.93-16.00); secondary education attainment (AOR = 1.01, CI 0.58-1.77); family structure (AOR = 1.37, CI: 0.75-1.15); Gauteng province (AOR = 1.45 CI: 0.92-2.28); residential mobility (AOR = 1.25, CI: 1.02-1.53), community media exposure to contraceptives (unprotected sex) (AOR = 1.38, CI: 1.09-1.76) were more likely to engage in risky sexual behaviour. CONCLUSION: The study revealed that neighbourhood and individual-level factors were important in explaining the factors associated with risky sexual behaviour among young people in South Africa. In addition, engagement in risky sexual behaviour was high, with minimal variation among young females and males in South Africa. It specifies that the practice of risky sexual behaviour is significantly associated with multilevel factors of social disorganisation that cut across gender. These results imply that there is a need to review policies of sexual risks reduction for each gender, which might help mitigate the adverse effects of social disorganisation for women and men youths in South Africa.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,009
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations49
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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