Individual attributes and social network predictors for sexual behaviour profiles among adolescents in a rural area

Abstract

Los tomadores de decisiones de la escuela Institución Educativa de Santa de Ana, ubicada en el municipio de Barú, están interesados en evaluar los perfiles de conducta sexual encontrados en los adolescentes que asisten a su institución. Esta información es útil para mejorar la salud sexual dentro de la comunidad y reducir el número de embarazos de adolescentes que se esperan en el futuro. Utilizando datos recopilados de una encuesta administrada a los estudiantes del sexto al undécimo grado de la escuela, este estudio investiga los predictores individuales y de redes sociales para los diferentes perfiles de comportamiento sexual encontrados en la comunidad. Se encontraron 5 diferentes perfiles de comportamientos sexuales por medio de metodologías clásicas de agrupamiento. Adicionalmente, se utilizaron modelos de clasificación predictiva para encontrar los aspectos más influyentes para definir estos perfiles. Las características más importantes para la elaboración de perfiles son: la edad a la que cada participante toca las partes íntimas de otra persona, qué método anticonceptivo está usando para tener intimidad y la razón por la que no lo hace. Si los participantes se encuentran utilizando algún tipo de anticonceptivo, qué tan cerca están de sus compañeros y qué tan influyentes son dentro de su grupo de amigos.

Decision-makers in the school Institución Educativa de Santa de Ana, located in a small municipality of Barú are interested in evaluating the sexual behaviour profiles found in the teenagers attending their institution. This information is useful for improving sexual health within the community and lowering the number of teenage pregnancies expected in the future. Using data collected from a self-reported survey administered to the students from the sixth to the eleventh grade of the school, this study investigates the individual and social network predictors for the different sexual behaviours profiles found in the community. Five different sexual behaviour profiles using Factor Analysis and classic clustering methodologies were found. Additionally, predictive classification models were used to find the most influential aspects to define this profiles. The most important features for profiling are: the age at which every participant touched someone else's private parts, what contraceptive method are they using when being intimate, the reason why they are not using any contraceptive, how close they are to their peers and how influential they are within their group of friends.