School attendance and sexual and reproductive health outcomes among adolescent girls in Kenya: a cross-sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the high burden of adverse sexual and reproductive health outcomes (SRH) and low levels of school attendance among adolescent girls in Kenya, this study sought to elucidate the association between school attendance and SRH outcomes among adolescent girls in Homa Bay and Narok counties. METHODS: This study uses baseline quantitative data from the mixed-methods evaluation of the In Their Hands (ITH) program which occurred between September to October 2018 in Homa Bay and Narok counties. In total, 1840 adolescent girls aged 15-19 years participated in the baseline survey, of which 1810 were included in the present analysis. Multivariable logistic regression models were used to assess the association between school attendance (in- versus out-of-school) and ever having sex, condom use during last sex, and ever pregnant, controlling for age, orphan status, income generation, religion, county, relationship status, and correct SRH knowledge. RESULTS: Across the 1810 participants included in our study, 61.3% were in-school and 38.7% were out-of-school. Compared to adolescent girls who were in-school, those out-of-school were more likely (AOR 5.74 95% CI 3.94, 8.46) to report ever having sex, less likely (AOR: 0.21, 95% CI 0.16, 0.31) to have used a condom during their last sexual intercourse, and more likely (AOR: 6.98, 95% CI 5.04, 9.74) to have ever been pregnant. CONCLUSIONS: School attendance plays an integral role in adolescent girls' SRH outcomes, and it is imperative that policy actors coordinate with the government and community to develop and implement initiatives that support adolescent girls' school attendance and education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».