Reproductive decision making after the diagnosis of multiple sclerosis (MS)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to determine reproductive practices and attitudes of North Americans diagnosed with multiple sclerosis (MS) and the reasons for their reproductive decision making. METHODS: A self-administered questionnaire on reproductive practices was mailed to 13,312 registrants of the North American Research Committee on Multiple Sclerosis (NARCOMS) database who met inclusion criteria for the study. Completed questionnaires were then returned to the authors in an anonymous format for analysis. RESULTS: Among 5949 participants, the majority of respondents (79.1%) did not become pregnant following diagnosis of MS. Of these, 34.5% cited MS-related reasons for this decision. The most common MS-related reasons were symptoms interfering with parenting (71.2%), followed by concerns of burdening partner (50.7%) and of children inheriting MS (34.7%). The most common reason unrelated to MS for not having children was that they already have a "completed family" (55.6%). Of the 20.9% of participants who decided to become pregnant (or father a pregnancy) following a diagnosis of MS, 49.5% had two or more pregnancies. CONCLUSION: This study indicates that an MS diagnosis does not completely deter the consideration of childbearing in MS patients of both genders.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».