Increased blood glucose level following hysterectomy among reproductive women in India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In recent years, the hysterectomy, a surgical removal of the uterus, has received increased attention in health policy debates in India. The trigger for this was a series of media reports that highlighted an unusual surge in the number of women undergoing hysterectomies with a significant number of cases involving young and early menopausal women from low-income families. When menopause occurs as a result of hysterectomy, then the hormones such as estrogen and progesterone affect how the body cells respond to insulin. To date, we have not come across a national study following blood glucose levels among women who undergo a hysterectomy. METHODS: The study used the Indian fourth round of National Family Health Survey data, which is a cross-sectional nationally representative sample of 699,686 women in the age group 15-49 years and conducted during 2015-16. Bivariate and multivariate logistic regressions were used to examine the effect of hysterectomy on blood glucose level of > 140 mg/dl among women of reproductive age groups. RESULTS: The blood glucose level of > 140 mg/dl was much higher among women who had undergone a hysterectomy (12.2%) compared to non-hysterectomy women (5.7%). The pattern holds true among relevant background characteristics such as age, place of residence, education, caste, religion, wealth, marital status, body mass index (BMI), anaemia and consumption of tobacco. The adjusted odds after controlling for significant background factors, women who underwent hysterectomy experienced 15% higher odds of blood glucose level of > 140 mg/dl compared those who did not. CONCLUSIONS: The results indicated increased blood glucose level among women post hysterectomy. Hence, the government of India should consider developing evidence-based policies and programming to provide effective targeted interventions for the better reproductive health of women.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».