Evaluating knowledge gains from structured sexual and reproductive health education among in-school adolescents in Southeast Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Lack of sexual and reproductive health (SRH) knowledge among adolescents can lead to risky sexual behaviors and poor SRH outcomes. This study aimed to assess the difference in SRH knowledge between adolescents in schools that received SRH interventions and those in non-intervention schools in Ebonyi State, Southeast, Nigeria. This was an intervention study that employed an ex-post outcome design. Data were collected from 503 in-school adolescent boys and girls aged 13–18 who were randomly selected from the eligible schools. The data were collected through a structured interviewer-administered questionnaire Participants were randomly selected for technique. Bivariate and multivariate analyses were conducted. A significantly higher proportion of respondents who participated in the intervention (94.16%) demonstrated good knowledge of SRH compared to those who did not participate (85.77%), with a p-value of 0.002. Senior secondary school students (92.31%) exhibited better SRH knowledge than junior secondary school students (86.39%) (p = 0.031). Female adolescents were 3.2 times less likely to have good SRH knowledge compared to male adolescents. Efforts to adopt and scale up SRH interventions should prioritize equal and full participation across all adolescent groups, especially girls, junior students, working adolescents, and urban residents.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».