Menstrual disorders: The implications on health and academic activities of female undergraduates in a federal university in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Menstruation is a natural phenomenon in a female who has reached the age of puberty. However, it is often associated with some discomforts which may affect women’s health and academic activities of students. The study assessed the knowledge, management of menstrual disorders and the health and academic implications on young female under- graduates using a descriptive cross sectional design. A sample of 400 female undergraduates participated in the study. Data was collected using a 72-item semi structured questionnaire. Data collection lasted for two weeks and analysis was done using descriptive and inferential statistics at 0.05 level of significance. Result showed that 61% (n = 244) had good knowledge of menstrual disorders and its management. Most prevalent menstrual disorders found in the study was dysmenorrhoea. Missing school was the highest academic effect recorded (64.5%, n = 258) while Dizziness (51%, n = 204) was the highest health implication recorded. A significant association was found between dysmenorrhoea and school absenteeism (χ 2 = 65.7, P < .05). The study reiterated the need for early educational programme that will assist the female undergraduates to cope well with menstrual disorders without any effect on their health and academics.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».