Primary Dysmenorrhea and Menstrual Symptoms in Indian Female Students: Prevalence, Impact and Management
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dysmenorrhea is the most common gynecological problem among females and it is defined as cramping pain in the lower abdomen occurring just before or during menstruation. Menstrual symptoms are a broad collection of affective and somatic concerns that occur around the time of menses. The effect and importance of dysmenorrhea is very wide, therefore managing the problem is important. OBJECTIVE: To ascertain the prevalence, and impact of primary dysmenorrhea in student girls and their management behaviors. METHODS & MATERIALS: A Cross-sectional study was conducted on 1000 healthy females aged 11-28 years. Standardized Self-reporting questionnaires were used to obtain relevant data. Pain intensity was assessed by using the Numerical Pain Scale (NPS). Data was analyzed by SPSS version 16. RESULTS: Prevalence of dysmenorrhea was 70.2%. Majority of the subjects experienced pain for one or 1-2 days during menstruation. 23.2% of the dysmenorrheic girls experienced pain for 2-3 days. The most common symptom in both dysmenorrheic and non dysmenorrheic girls during the menstrual periods was tiredness and second most prevalent symptom was back pain.Females experiencing mild pain on an average absented for one and half day a month while 2.1±1.2 and 2.5±1.3 days for those who experienced moderate and severe forms of dysmenorrhea respectively. A small proportion of girls sought pharmacological management (25.5%) and 83.2% depended on non-pharmacological methods. Only 14.2% had sought medical advice. CONCLUSION: Sub optimal use of the medical advice and the barriers to seek medical attention by dysmenorrheic females need exploration. It is important that health education on puberty and menstruation is regarded as inadequate for many girls in India.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle