Age at Menarche and Menstrual Cycle Pattern among School Adolescent Girls in Central India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The onset of menstruation is part of the maturation process. However, variability in menstrual cycle characteristics and menstrual disorders are common. The purpose of this study was to determine the age at menarche and patterns of menstruation among school adolescent girls and explore its variation across socio-economic and demographic factors. METHODOLOGY: This is a cross-sectional descriptive study carried out on 1100 school adolescent girls in district Wardha, Central India. Data were collected using a self-administered structured questionnaire on menstruation. Data was entered and analyzed by using Epi Info 6.04 software package. Chi- square value was used for testing statistical significance. RESULTS: Mean ages of menarche were 13.51 + 1.04 years and 13.67 + 0.8 years for urban and rural areas respectively. Abnormal cycle length was common and affected 30.48%. The majority 56.15 experienced dysmenorrhoea and 56.16 percent had premenstrual syndrome. Self medication was practiced by 7.13% of the adolescent girls. The most common premenstrual symptom was headache 26.74%. Absenteeism from the school 13.9% was the effect of menstruation related problems on their daily routine. Dysmenorrhea and premenstrual symptoms were perceived as most distressing symptoms leading to school absenteeism. Majority of the girls 75.58% had discussed menstrual problems with someone, most commonly with their mothers 38.15%. There was a general lack of information about menstrual issues especially with regards to cycle length, duration of menses and age at menarche. Girls from families of high socio-economic class have significantly lower mean menarcheal age in both urban and rural area. The mean age of menarche was significantly higher in girls involved in vigorous sporting activity in urban area compared to their non-sporting counterparts. CONCLUSION: Age at menarche was delayed. The menstrual disorders among female adolescents are common. A school health education on menstrual problems targeting adolescent girls and their parents and routine screening for menstrual problems by healthcare providers can help to prevent the absenteeism in the school.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».