The Prevalence and Causes of Primary Infertility in Iran: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary infertility is a health issue among women over the world. The aim of this study was to investigate the prevalence and causes of primary infertility based on a population-based study in an urban area of Iran. MATERIALS AND METHODS: In a cross-sectional study, a total of 1067 married women who participated in the Tehran Lipid and Glucose Study were randomly selected using systematic random sampling. Unmarried women, those with unwilling pregnancy and duration of marriage below one year were excluded from the study. Data was collected by using validated ad-hoc questionnaires. Descriptive and inferential statistics were used for data analysis. RESULTS: The mean (SD) of age and marriage age of the studied women were 40.3 (9.3) and 20.6 (4.49) years, respectively; the overall prevalence of lifetime primary infertility among couples was 17.3% (185/1067). Ovulatory disorder (39.7%) and male factors (29.1%) were the main causes of primary infertility. In addition, 31 (17%) of the women were diagnosed with more than one cause. According to the logistic regression analysis, primary infertility was independently related to the old age of women (OR: 1.37; 95% CI: 1.14-13.63, P.value: 0.001), higher BMI (OR: 1.95; 95% CI: 1.87-4.14, P.value: 0.003), active smoking (OR: 1.47; 95% CI: 1.38-3.53, P.value: 0.012) and higher educational level (OR: 2.23; 95% CI: 1.12-5.53, P.value: 0.03). CONCLUSION: The prevalence of primary infertility in Iran was higher than the worldwide trends of infertility, indicating that understanding such risks help healthcare providers and policy makers to design and implement interventions to slow down this trend.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».