Les interventions infirmières auprès de jeunes femmes originaires dâAmérique latine dans un but de prévention de grossesses précoces
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Le taux de grossesses non-planifiées chez les adolescentes dans les pays d’Amérique Latine atteint 28%, tandis qu’en Suisse ce phénomène touche moins de 1%. Cette différence de taux de grossesses est entre autre due à l’éducation sexuelle. Objectifs : Le but de ce travail est d’identifier les différents facteurs qui influencent le comportement sexuel des jeunes filles d’origine latine pour ainsi pouvoir proposer des interventions infirmières qui diminueraient les grossesses précoces non-planifiées. Méthode : Six articles tirées des bases de données CINAHL et PubMED ont été retenus pour la revue de littérature. Ils ont été analysés à l’aide de la Grille de Fortin. Les résultats sont présentés sous forme de tableaux et ils sont ensuite développés selon le cadre théorique infirmier de McGill (systémique). Résultats : La culture latine influence fortement les comportements sexuels des jeunes. Un exemple est le tabou sur la sexualité qui maintient les mythes et les fausses croyances, ce qui favorise des prises de risques à ce niveau. Un autre élément qui accentue cette problématique est la non-utilisation ou l’utilisation irrégulière des moyens contraceptifs, malgré le fait qu’ils sont facilement accessibles depuis quelques années. Discussion : Pour mettre en place des interventions infirmières, il est important de considérer les attitudes et valeurs tant culturelles qu’individuelles. Un exemple est l’éducation sexuelle orientée vers la pratique qui devrait se faire en groupe mixte avec jeunes de la même origine culturelle.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".