Comparison the Life Style between Secondary Infertile and Fertile Women: Considering Potential Socio-Demographic and Reproductive Confounding Factors in a Case-Control Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Secondary infertility can cause some problems for the couples involved, particularly the women. It is supposed that the life style could influence the fertility status of the couples. This study was aimed to comparison the life style between secondary infertile and fertile women.MATERIALS AND METHODS: In this case-control study, 125 secondary infertile women as case group and 140 fertile women as control group were investigated in 2015. The subjects were selected from the fertility clinics and private office of the gynecologists in Zahedan, southeast of Iran. The data were collected using a structured questionnaire including reproductive history, socio-demographic variables, physical activity and Pittsburgh sleep quality. To analyze the data were used Chi-square and multiple logistic regression with Hosmer&Lemeshow method.RESULTS: By adjusting for potential confounders the secondary infertile women were more likely to have had higher BMI and be overweight (OR=2.89, 95%CI: 1.15-10.1) than fertile women. The sedentary and low sleep quality were significantly more common in infertile women than fertile women (OR=2.37, 95%CI: 1.005-9.7 and OR=2.92, 95% CI: 1.6-9.3, respectively). Also the chance of nutritional related disease among cases was more that controls (P<0.05). CONCLUSION: As life style related factors were associated with some reproductive variables in this study, thus it could be concluded that the life style and nutritional status not only influence the obstetric events, but directly effect on fertility via another paths. However, decreasing weight and increasing physical activity, improvement of sleep quality are all likely to decrease secondary infertility in women.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».