Knowledge and attitudes regarding elective oocyte cryopreservation in undergraduate and medical students
Notice bibliographique
Résumé
To assess knowledge and attitudes regarding elective oocyte cryopreservation among female undergraduate students (UG) and medical students (MS) in Eastern Virginia. An anonymous cross-sectional study surveying female UG at a local university and MS at our academic medical center in May of 2017. The survey contained questions on demographic information, interest in fertility preservation, and knowledge about age related changes in fertility. There were 74 of 102 female UG and 95 of 117 female MS who responded, for a response rate of 73 and 81% respectively. UG were significantly younger than MS (21.4 vs 26.8, p < 0.001). Further, UG generally planned on conceiving at a younger age than MS (age 26–30 vs 31–35), and favored younger ages to consider oocyte cryopreservation (age 26–30 vs 31–35). Only a minority of both UG and MS were willing to undergo egg freezing at the current price of approximately $10,000 (15% vs 26% respectively, p = 0.044). Moreover, 73% of students overall responded that they would be more likely to freeze oocytes if their employer paid. Notably, both UG and MS underestimated age of fertility decline. Both UG and MS revealed a need for education on age-related changes in fertility. Most UG and MS would not undergo elective oocyte cryopreservation at the present cost but would consider it at a lower cost.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».