Female Sexual Dysfunction in Married Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
Background: Sexuality and its manifestation constitute some of the most complex of human behavior. Sexual dysfunction is more prevalent in women than in men. Prevalence of the subgroups of female sexual disorders is: desire disorder in 5-46%, arousal disorders in 7-10% and orgasmic disorders in 7- 10%. The objective of our study was to measure the prevalence of female sexual dysfunction in female medical students. Materials and Methods: Thirty two medical students participated in the study. The mean age was 24.30± 1.29 years. Duration of marriage was 2.68±1.5 years. Their husbands’ education ranges from secondary school diploma to PhD. Persian version of Sexual Function Questionnaire (SFQ) was piloted among medical students with and without chief complaint of female sexual dysfunction. Results: Prevalence of an abnormal score in each subgroup of SFQ was as follows: 20.0% in desire, 56.7% in arousal sensation, 33.3% in arousal lubrication, 36.7% in orgasm, 6.7% in pain and 20.0% in enjoyment. In our study 40.0% had sexual problems at least in one subgroup and 6.7% had problems in all subgroups. Only 2 participants were unsatisfied with their sexual life and seeking for any treatment. Discussion: In this study, prevalence of Female Sexual Dysfunction (FSD) ranges from 6.7% to 56.7% in subgroups of the disorder. Solving social problems have critical effect on quality of life. Evaluation of FSD is important in total and especially in women who are university educated and will be occupied in essential positions.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».