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Enregistrement W4407152316 · doi:10.1186/s12982-025-00412-0

Evaluating knowledge gains from structured sexual and reproductive health education among in-school adolescents in Southeast Nigeria

2025· article· en· W4407152316 sur OpenAlexfundno aff
Chibuike Agu, Chinyere Mbachu, Ifunanya Clara Agu, Godstime Eigbiremolen, Ugenyi Victoria Iloabachie, Ozioma Nwankpa, Obinna Onwujekwe

Notice bibliographique

RevueDiscover Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésReproductive healthSex educationPsychologyDemographyDevelopmental psychologyGender studiesSociologyHuman sexualityPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,353 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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