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Enregistrement W4306660023 · doi:10.11591/ijphs.v11i4.21938

Menstrual hygiene practices among adolescent schoolgirls in the rural area of Bangladesh

2022· article· en· W4306660023 sur OpenAlexaff
Mst. Rokshana Rabeya, Md. Nazrul Islam, Umme Kulsum Hafsa, Nadiatul Ami Nisa, Gopal Kumar Ghosh, Afsana Yesmin, Khairun Nahar Juthi, Tamima Rahman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Public Health Science (IJPHS) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenstrual Health and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHygieneMedicineMenarcheEnvironmental healthLogistic regressionCross-sectional studyDemographyFamily medicinePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div align="center">Adolescence is a time of tremendous opportunity. However, inadequate menstrual hygiene habits are related to lower academic achievement and enrollment at school, with possible effects on longer-term socio-economic status and impaired overall quality of life. Therefore, this cross-sectional study was conducted among 422 adolescent schoolgirls in Bangladesh between July 2019 and February 2020 with the aim of examining menstrual hygiene practices. Data indicated that the mean age of menarche in 422 adolescents was 12.71±0.97. According to the data, 47% had well and 53% had poor hygiene practices. In multivariable logistic regression analysis, the educational status of respondents’ mothers at the secondary level [AOR=2.023, 95% CI: 1.159-3.532], fathers at the graduate and above level [AOR=3.150, 95% CI: 0.883-11.238], high level of household income [AOR=2.580, 95% CI: 1.480-4.495], and knowledge about the complication of poor hygiene practice among girls [AOR=2.286, 95% CI: 1.160-4.504] were significantly associated with the level of hygiene practices. Poor menstrual hygiene practice was found among more than half of girls. Attitude toward safe menstrual materials should initiate to improve good hygiene practices. Awareness campaigns for parents and teachers to assist their children would be a vital strategy to ensure good hygiene practices</div>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,309 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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