Work loss associated with increased menstrual loss in the United States
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the effect of increased menstrual flow on the loss of work. METHODS: Heavy or otherwise abnormal menstrual bleeding is a common problem among women in the reproductive age range. Until now, there has been no evidence of its effect on absences from work. We used data from the National Health Interview Survey 1999, a personal interview household survey using a nationwide representative sample of the civilian noninstitutionalized population of the United States. Participants were 3133 women aged between 18 and 64 years who reported having a natural menstrual period in the last 12 months and in the last 3 months, never having taken medication containing estrogen (except past use of oral contraceptives), and never having been told that they had reproductive cancer. Analysis was performed using data from 2805 women, 373 having self-described heavy flow and 2432 having normal flow. The main outcome measure was work loss associated with the degree of menstrual flow. RESULTS: Using binary logistic regression, age, marital status, education, family size, perception of health, and flow of menstrual periods are associated with work losses (P <.05). The odds ratio of 0.72 (95% confidence interval 0.56, 0.92) indicates that women who have a heavier flow are 72% as likely to be working as are women who have a lighter or normal flow. CONCLUSION: Menstrual bleeding has significant economic implications for women in the workplace: work loss from increased blood flow is estimated to be $1692 annually per woman.
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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 | 0,004 |
| 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) | 0,002 | 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 ».