Predictors of sexual and reproductive health knowledge and utilization of services among adolescents in Ghana’s Adaklu district
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To explore factors associated with adolescents' sexual and reproductive health (SRH) knowledge and their engagement with educational and clinical services. Design: Regression analysis of secondary data collected during a community survey. Setting: Adaklu district, Volta Region, Ghana. Participants: 221 adolescent caregiver pairs. Main outcome measures: The study employed three main outcome measures: (1) adolescents' level of SRH knowledge (assessed via questionnaire), (2) membership in district-sponsored adolescent health clubs (AHCs), and (3) ever-utilization of clinical SRH services. Results: Greater SRH knowledge was significantly associated with older age, AHC membership, and relying primarily on teachers or friends for SRH information. Increased odds of AHC membership were observed among females (AOR = 2.38, 95% CI 1.14-4.95); those who had communicated with one parent about sexual issues (OR 2.70, 95% CI 1.17-6.21); and those with a history of transactional sex (OR 5.53, 95% CI 1.04-29.37). Decreased odds were observed among adolescents whose caregivers were educated to the primary level (AOR = 0.24, 95% CI = 0.07-0.79). Overall, utilization of clinical SRH services was low, but higher odds were detected among individuals reporting a history of forced sex (AOR = 117.07, 95% CI 3.82-3588.52) and those who had discussed sexual issues with both of their parents (AOR = 13.11, 95% CI 1.85-92.93). Conclusions: Awareness of the predictors of knowledge, AHC involvement, and clinical service utilization can empower adolescent SRH initiatives-both present and future-to enhance their teaching, develop targeted outreach to underserved groups, and promote engagement with key clinical resources. Funding: This work has been supported by grants from the International Development Research Centre [108936] (IDRC), Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».