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Enregistrement W3109354026 · doi:10.1186/s12978-020-01046-y

A qualitative study of factors influencing male participation in fertility research

2020· article· en· W3109354026 sur OpenAlexaboutno aff
Alyssa F. Harlow, Amy Zheng, John Nordberg, Elizabeth E. Hatch, Sam Ransbotham, Lauren A. Wise

Notice bibliographique

RevueReproductive Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésFertilityReproductive medicineFocus groupDemographyInfertilityQualitative researchReproductive healthFertility preservationMasculinityPregnancyMale fertilityCohort studyMedicineGynecologyFamily medicineGerontologyPsychologyPopulationBiologySociologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although fertility is a couple-based outcome, fertility studies typically include far fewer males than females. We know little about which factors facilitate or inhibit male participation in fertility research. In this study we aimed to explore factors that influence male participation in fertility research among North American couples trying to conceive. METHODS: We conducted a qualitative research study of male participation in Pregnancy Study Online (PRESTO), a prospective preconception cohort of couples actively trying to conceive in Canada and the United States. Between January-August 2019, we carried out 14 online one-on-one in-depth interviews and one online focus group of males and females with varying levels of participation. The in-depth interviews included females who enrolled in PRESTO but declined to invite their male partners to participate (n = 4), males who enrolled in PRESTO (n = 6), and males who declined to participate in PRESTO (n = 4). The focus group included 10 males who enrolled in PRESTO. We analyzed the transcriptions using inductive content analysis. RESULTS: Male and female participants perceived that fertility is a women's health issue and is a difficult topic for men to discuss. Men expressed fears of infertility tied to masculinity. However, men were motivated to participate in fertility research to support their partners, provide data that could help others, and to learn more about their own reproductive health. CONCLUSIONS: Male participation in fertility studies will improve our understanding of male factors contributing to fertility and reproductive health issues. Results indicate a need for more education and health communication on male fertility to normalize male participation in fertility and reproductive health research. Men are much less likely than women to participate in research on fertility and pregnancy. However, it is important for men to participate in fertility research so that we gain a better understanding of male factors that impact fertility and pregnancy outcomes. In this qualitative study, we interviewed men and women from Canada and the United States who were trying to become pregnant to understand why men choose to participate in fertility research, why men choose not to participate in fertility research, and why women choose not to invite their male partners to participate in fertility research. We found that both men and women believe fertility is a woman's health issue. Men find it difficult to talk about pregnancy and fertility and have fears of infertility tied to masculinity. However, men are motivated to participate in fertility research to support their partners, to help others, and to learn more about their own reproductive health.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0100,008
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,429
Tête enseignante GPT0,573
Écart entre enseignants0,144 · 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'étudeQualitatif
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

Citations40
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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