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Enregistrement W4390946206 · doi:10.1080/16549716.2023.2297512

Changes in the menstrual hygiene management facilities and usage among Bangladeshi school girls and its effect on school absenteeism from 2014 to 2018

2024· article· en· W4390946206 sur OpenAlex
Farjana Jahan, Noshin Sayiara Shuchi, Abul Kasham Shoab, Mahbub‐Ul Alam, Sk. Md. Kamrul Bashar, Khairul Islam, Hasin Jahan, Mahadi Hasan, Md. Masud Alam, Mahbubur Rahman

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Action · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenstrual Health and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Centre for Diarrhoeal Disease Research, BangladeshGrand Challenges Canada
Mots-clésAbsenteeismHygieneMedicineEnvironmental healthPsychologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The lack of menstrual hygiene management (MHM) information and facilities in schools is a major contributor to adolescent girls' school absenteeism in low- and middle-income countries like Bangladesh. OBJECTIVES: This paper examines the changes over time in school MHM facilities, knowledge and perceptions among adolescent girls, in relation to school absenteeism between 2014 and 2018 in Bangladesh. METHODS: We examined changes in MHM and school absenteeism among schoolgirls using nationally representative data from the Bangladesh National Hygiene Baseline Survey 2014 and National Hygiene Survey 2018. Given the repetitive nature of our data and its clustering within participants, our method included performing descriptive analysis, bivariate analysis, and multivariate Generalised Estimating Equation (GEE) modelling to analyse these changes. RESULTS: Results showed that adolescent girls' menstruation-related absenteeism decreased between 2014 and 2018. Percentage of adolescents who missed school decreased from 25% to 14% (PD: -11; CI: -16 to -6.1), while the average number of missed days reduced from 2.8 to 2.5 (PD: -0.33; CI: -0.57 to -0.10). In the GEE model, we found that living in rural areas (coef: -5.6; CI: -10.06 to -1.14), parental restrictions on going outside (coef: 4.47; CI: 0.75 to 8.2), education levels of girls (coef: -9.48; CI: -14.17 to -4.79), girl's belief that menstruation affects school performance (coef: 23.32; CI: 19.71 to 26.93), and using old cloths (coef: -4.2; CI: -7.6 to -0.79) were significantly associated with higher absenteeism. However, participant's age, type of school, knowledge of menstruation before menarche, receiving information regarding MHM, separate place for changing absorbents, and separate latrine and urine facility were not significantly associated with the changes in absenteeism over time. CONCLUSION: This paper emphasised the associations between changes in school absenteeism, parental restrictions on students, students' education levels, and menstruation-related misperceptions. Ongoing research, policy reviews, and targeted interventions to improve MHM perceptions among girls are required to provide long-term benefits for adolescent girls in Bangladesh.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,602

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,323 · 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