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Enregistrement W2347162729 · doi:10.12669/pjms.316.8127

Emergency contraception: Awareness, attitudes and barriers of Saudi Arabian Women

2015· article· en· W2347162729 sur OpenAlexfundno aff
Syed Irfan Karim, Farhana Irfan, Norah Al Rowais, Dr . Basma Al Zahrani, Riaz Qureshı, Bedoor H. Al Qadrah

Notice bibliographique

RevuePakistan Journal of Medical Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Contraception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeanship of Scientific Research, King Saud UniversityUniversity of TorontoKing Saud University
Mots-clésMedicineEmergency contraceptionMedical prescriptionFamily medicineIslamHealth professionalsHealth careFamily planningNursingPopulationEnvironmental healthResearch methodology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To assess knowledge, attitude, and barriers about emergency contraception (EC) among married women of child bearing age. METHODS: A quantitative cross-sectional study was conducted over a 6-month period, commencing in March 2013 at Family Practice Clinics of King Khalid University Hospital (KKUH), Riyadh, Saudi Arabia. Data was collected using a structured pretested questionnaire and analyzed using SPSS version 21.0 statistical software. RESULT: A total of 242 women were enrolled in the study. Only 6.2% (15/242) had some knowledge of EC and of these only two had ever used it. Health care professionals were the least reported source of EC information (6.6%, n=1). Majority (73.3%) had negative attitude toward EC being available over-the-counter without a prescription. The most common barriers to using EC were concerns about possible health effects. Only two women (13.3%) considered religious belief as a major hindrance to its use. CONCLUSION: Awareness of emergency contraception is very low among women of Saudi Arabia. Health care professionals were the least reported source of information, which is a cause for concern. Our findings reveal an urgent need to educate women about EC, keeping in view the social norms and the Islamic values.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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