Descriptive Overview of Adolescent Health Indicators in Humanitarian Settings: A Cross-Country Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: An adolescent health information system is a relevantly new concept, especially in humanitarian settings. This article aims to map the available adolescent health indicators collected in selected humanitarian settings, identify the available data sources, and determine the alignment between these indicators and the draft list of priority indicators for adolescent health measurement recommended by the Global Action for the Measurement of Adolescent Health Advisory Group. Methods: We selected five countries experiencing humanitarian crises- Myanmar, Nigeria, Palestine, Ukraine, and Yemen. We identified the adolescent health indicators collected in each country using document analysis and a purposive sampling approach. We reviewed the primary population-based surveys used to gather adolescent health data and noted the most recent year each survey was conducted. The identified indicators were then categorized by measurement domains and specific areas of adolescent health.Results: The Multiple Indicator Cluster Survey and Demographic Health Survey were conducted in all five countries selected, but three out of five countries have not administered either within the last five years. Yemen and Palestine only included married women in their sample sizes, and no one younger than 15 was interviewed. Indicators most commonly assess reproductive health, tobacco use, and adolescent fertility. Limited data was found on younger adolescents, males, water, sanitation, hygiene, disability, and nutrition indicators. Discussion: Adolescent health information in humanitarian crises requires more frequent surveys, including all adolescent age groups, and unique data collection methodologies. The current surveys used to measure adolescent health indicators have limited ability to be inclusive to all adolescents. It is important to establish a list of priority indicators deemed essential in humanitarian settings and relevant ways to collect them.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».