Consistency in self-reported age at first sex and marriage among adolescents and young adults in Northwestern Tanzania: insights from repeated responses
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Adolescents and young adults face unique sexual and reproductive health (SRH) challenges, with early sex and marriage linked to negative outcomes. Reported ages at first sex (AFS) and first marriage (AFM) are crucial indicators for SRH and HIV intervention programs. This study aimed to assess the consistency of AFS and AFM reports among adolescents and young adults with repeated responses across eight survey rounds (1994-2016) from the Magu Health and Demographic Surveillance System (Magu HDSS). Methods: A serial cross-sectional survey comprising 58,654 observations from 33,177 individuals in the Magu HDSS, conducted between 1994 and 2016, was analysed. Structured face-to-face interviews were used for data collection. A fixed-effects panel regression model was applied to assess within- and between-individual variability. Reported AFS and AFM were categorized as consistent or inconsistent across survey rounds. Variability and consistency were further analysed across different age groups, sexes, residence area, education, pregnancy and HIV status. Results: The study revealed significant within-individual variability, with nearly half of the variation due to individual-specific reporting changes over time. Among 2,637 individuals aged 15-24 who reported AFS more than once, 1,312 (49.8%) provided consistent values. For AFM, 621 out of 920 individuals (67.5%) reported same age values across multiple surveys. In other words, 49.8% of individuals provided the same AFS values each time, while 67.5% reported the same AFM values; the rest reported different values. Sub-analysis showed that age, sex, residence, HIV status, pregnancy, and education influenced variability and consistency. Females exhibited higher consistency in AFS (56.7%) and AFM (61.0%) compared to males (43.5% and 44.9%, respectively). Adolescents (15-19 years) reported more consistently with lower variability than young adults (20-24 years) and adults (25-49 years). Conclusion: This study assesses the extent of consistency in reported ages among young individuals and identifies the challenge of self-reported AFS and AFM data due to inherent variability and inconsistency. It highlights the need to scrutinize the consistency of these reported events each time these indicators are used to evaluate trends and progress in SRH and HIV programs. A systematic analytical approach is essential for improving data quality and obtaining accurate estimates.
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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 | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».