Digital knowledge translation tools for sexual and reproductive health information to adolescents: an evidence gap-map
Notice bibliographique
Résumé
Background: Digital knowledge translation (KT) interventions play a crucial role in advancing adolescent sexual and reproductive health (ASRH). Despite the extensive literature on their effectiveness, there's a lack of synthesized evidence on the efficacy of digital KT tools for adolescent ASRH globally. Objectives: This review aimed to systematically identify and map existing empirical evidence on digital KT tools targeting ASRH outcomes and identify research gaps. Design: The review employed an evidence gap-map (EGM) approach following 2020 PRISMA reporting guidelines. Data sources and methods: A comprehensive literature search was conducted across databases including Medline, EMBASE, Global Health, CINAHL, Scopus, and Cochrane. Covidence software was used for data management. EPPI-Mapper software was used to synthesize findings and develop a graphical EGM. Results: The EGM comprises 68 studies: 59 experimental and 9 systematic reviews, predominantly from African (19 studies) and American regions (22 studies), with limited research from the Eastern Mediterranean and South East Asian regions. It examines digital KT tools' influence on sexual and reproductive health (SRH) outcomes, identifying research gaps. Websites are extensively studied for their impact on adolescent behavior, knowledge, attitude, and self-efficacy, yet research on their effects on ASRH and health services access is limited. Similarly, mobile apps and short message service (SMS)/text messages impact various aspects of SRH outcomes, but research on their effects on health services utilization is insufficient. Interventions like digital pamphlets and gaming lack exploration in health service access. OTT media and social media need further investigation. Mass media, including radio, television, and podcasts, are largely unexplored in adolescent SRH outcomes. Topics such as menstrual hygiene, abortion, and sexual and intimate partner violence also lack research. Conclusion: The review underscores the dominance of certain KT tool interventions like SMS and websites. Despite advancements, research gaps persist in exploring diverse digital platforms on underrepresented outcomes globally. Future research should expand exploration across digital platforms and broaden the scope of outcome measures. Trial registration: The protocol is registered with PROSPERO (CRD42022373970).
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 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 | 0,047 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».