The prevalence of menstrual pain and associated risk factors among Iranian women
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To estimate the prevalence of dysmenorrhea in Iranian women and investigate associated risk factors. MATERIAL & METHODS: In a cross-sectional study in Tehran, Iran in 2007, 381 women (81% response rate, age 16-56 years) were selected through a stratified random sample of 22 different districts and completed a questionnaire about dysmenorrhea. Descriptive statistics, spearman rank correlation statistic, and ordinal logistic regression models were used. Confounding and effect-modification were explored for each association. RESULTS: The prevalence of no, mild, moderate, and severe menstrual pain was 10%, 41%, 28%, and 22%, respectively. Older age and high intake of fruits and vegetables were protective factors for menstrual pain while women with family history of dysmenorrhea, higher stress and depression tended to have more severe pain. Body mass index, parity, smoking, and physical activity were not significantly associated with dysmenorrhea after controlling for potential confounding factors and effect modifiers. CONCLUSION: Menstrual pain is a common complaint in Iranian women. The inverse association between fruit and vegetable intake and dysmenorrhea, and reduction of stress and depression need to be further explored and considered in terms of recommendation to reduce dysmenorrhea.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».