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Enregistrement W4294958101 · doi:10.1093/pch/pxab114

Effets dramatiques des mesures de santé publique liées à la COVID-19 et de la migration inverse de masse sur la santé sexuelle et reproductive des jeunes des régions rurales de l’Ouganda

2022· article· fr· W4294958101 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
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesGlobal Affairs Canada
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GeographyMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Introduction Les jeunes (de 10-24 ans) comptent pour presque le tiers de la population ougandaise et il est fréquemment difficile pour eux de se prévaloir de services de santé sexuelle et reproductive (SSR), l’incidence d’issues négatives en matière de SSR est en effet disproportionnellement élevée. En réponse à la COVID-19, l’Ouganda a mis en place de strictes mesures de santé publique, y compris la fermeture générale des transports collectifs, des écoles et des entreprises, ce qui a poussé les jeunes qui étudiaient et travaillaient en milieu urbain à retourner dans leur village rural. Notre étude visait à décrire qualitativement l’impact non intentionnel perçu des mesures de santé liées à la COVID-19 sur la SSR des jeunes dans deux districts ruraux. Méthodes Des groupes de consultation semi-structurée et entrevues avec intervenants clés auprès de jeunes, de parents, de leaders communautaires, de travailleurs, coordonnateurs et superviseurs de santé communautaire (TSC), de professionnels de la santé, de gestionnaires de la santé des districts et des établissements de santé et de médecins-hygiénistes expressément sélectionnés ont eu lieu afin d’examiner l’impact vécu et perçu qu’ont eues les mesures liées à la COVID-19 sur la SSR des jeunes. Les entrevues ont été enregistrées, transcrites et codées à l’aide d’une analyse thématique déductive. Résultats Quatre thèmes liés à la COVID-19 et trois sous-thèmes sont ressortis des 15 groupes de consultation et deux entrevues avec intervenants clés (n = 94). La fermeture des transports collectifs et le port obligatoire du masque ont empêché les jeunes d’obtenir des soins de SSR. La fermeture des écoles et des lieux de travail et la migration subséquente des jeunes des milieux urbains vers leur village rural ont fait exploser la demande auprès des établissements ruraux de santé mal préparés, ce qui a entravé davantage la quête de soins. Les jeunes ont rapporté craindre que leurs parents découvrent leur quête de soins de SSR, ce qui les a empêchés de le faire. Le confinement a causé des difficultés financières, l’isolement et l’entassement des familles; le mauvais traitement des jeunes, la violence sexiste et les mariages forcés ont suivi, et certains jeunes ont rapporté avoir accepté ces mariages comme un moyen d’échapper à la violence. L’inactivité et la multiplication des contacts sociaux étaient perçues comme favorisant l’activité sexuelle précoce. L’impact rapporté sur la SSR était des infections plus graves et des complications causées par le retard des soins, et une flambée des infections transmises sexuellement et des avortements. Conclusion Les mesures de santé publique liées à la COVID-19 ont fait reculer la quête de soins par les jeunes tout en augmentant les comportements risqués et les issues négatives de SSR. Il est essentiel d’investir dans la programmation en SSR auprès des jeunes afin d’inverser les effets non intentionnels de la pandémie et de reprendre notre élan vers les cibles de SSR chez les jeunes. La gestion future des pandémies doit tenir compte des disparités sociales et sanitaires et réduire les risques non intentionnels sur la SSR des jeunes présentés par les mesures de santé publique.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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