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Enregistrement W4407946679 · doi:10.2196/63309

Exploring the Use of Digital Educational Tools for Sexual and Reproductive Health in Sub-Saharan Africa: Systematic Review

2025· review· en· W4407946679 sur OpenAlexvenueno aff
Ramatu Hajia Abdul Hamid Alhassan, Catherine L. Haggerty, Abimbola Fapohunda, Nabeeha Jabir Affan, Martina Anto‐Ocrah

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2025
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésCritical appraisalGrey literatureSystematic reviewReproductive healthPopulationDigital healthSocial mediaStigma (botany)Medical educationMEDLINEMedicineEnvironmental healthHealth carePolitical scienceAlternative medicineComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adolescents, particularly those in Sub-Saharan Africa, experience major challenges in getting accurate and comprehensive sexual and reproductive health (SRH) information because of sociocultural norms, stigma, and limited SRH educational resources. Digital educational tools, leveraging the widespread use of mobile phones and internet connectivity, present a promising avenue to overcome these barriers and enhance SRH education among adolescents in Sub-Saharan Africa. OBJECTIVE: We conducted a systematic review to describe (1) the geographic and demographic distributions (designated objectives 1a and 1b, respectively, given their interrelatedness) and (2) the types and relevant impacts of digital educational tools (objective 2). METHODS: We followed the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines, using databases, such as Ovid-MEDLINE, Google Scholar, PubMed, and ERIC, to conduct literature searches. The selection criteria focused on studies that specifically addressed digital educational tools used to assess or deliver SRH education, their implementation, and their effectiveness among the adolescent population in Sub-Saharan Africa. We used the JBI critical appraisal tools for the quality assessment of papers included in the review. RESULTS: The review identified 22 studies across Sub-Saharan Africa that met the inclusion criteria. The 22 studies spanned populations in West, Central, East, and South Africa, with an emphasis on youth and adolescents aged 10-24 years, reflecting the critical importance of reaching these age groups with effective, accessible, and engaging health education (objectives 1a and 1b). There was a diverse range of digital tools used, including social media platforms, mobile apps, and gamified learning experiences, for a broad age range of adolescent youth. These methods were generally successful in engaging adolescents by providing them with accessible and relevant SRH information (objective 2). However, challenges, such as the digital divide, the cultural sensitivity of the material, and the necessity for a thorough examination of the long-term influence of these tools on behavior modification, were noted. CONCLUSIONS: Digital educational tools provide great potential to improve SRH education among adolescents in Sub-Saharan Africa. These technologies can help enhance relevant health outcomes and accessibility by delivering information that is easy to understand, interesting, and tailored to their needs. Future research should focus on addressing the identified challenges, including bridging the digital divide, ensuring cultural and contextual relevance of content, and assessing the long-term impact of digital SRH education on adolescent behavior and health outcomes. Policymakers and educators are encouraged to integrate digital tools into SRH educational strategies that target adolescents in order to improve the SRH of this age group and contribute to improving public health in Sub-Saharan Africa.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,774
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,516
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,035 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations19
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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