Age at menopause, and knowledge of and attitudes to menopause, of women in Karachi, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objectives of the study were to identify the average age at menopause in Karachi and to assess knowledge of and attitudes to the menopause among Pakistani women in different social strata. STUDY DESIGN: A population-based cross-sectional study of 960 women aged over 35 years was conducted. RESULTS: As insufficient data were available for 35 women, 925 interviews were analysed. There were 287 menopausal women, whose mean (SD) age at menopause was 47.1 (4.7) years (95% CI 46.8 to 47.6). Of these 287 women, 135 (47%) wanted their menses to continue and 235 (82%) had consulted a physician after the menopause. Of all 925 women, 58% knew the correct definition of the menopause, all had consulted a physician for various symptoms related to the menopause and 53% said that women should consult a physician premenopausally. Symptoms experienced by premenopausal women included lack of sleep (25%), fear of infertility (13%) and urinary incontinence (18%). The majority of the overall sample (52%) were sexually active. Of the sexually active women, 16% had marital problems, compared with 44% of sexually inactive women, and this difference was statistically significant (P < 0.0001). Source of knowledge about the menopause included relatives (35%), television (18%), neighbours (17%), friends (17%) and health-care providers (14%). CONCLUSIONS: Evidence-based information about the menopause should be provided for Pakistani women.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».