Development of an Assessment Tool of Menstrual-Cycle-Related Signs and Symptoms Based on Thai Traditional Medicine Principles for Evaluation of Women’s Health
Notice bibliographique
Résumé
Background. Utilization of Thai traditional medicine (TTM) was considered in menstrual-cycle-related signs and symptoms (MCSs) to evaluate women’s health. TTM clinicians diagnosed the MCSs by signs, symptoms, and associated factors of patients including a physical examination to find patterns of imbalance elements and the origin of the disorder to optimize treatment. Thus, the purpose of this study was to develop a new assessment tool, the menstrual-cycle-related signs and symptoms questionnaire (MCSQ) based on TTM principles for evaluation of women’s menstrual health. Methods. The items and components of the MCSQ were adjusted by TTM expert consensus using the Delphi technique. The content validity of the MCSQ was quantified by the content validity index (CVI). MCSQ were examined by construct validity and internal consistency reliability using exploratory factor analysis (EFA) and Cronbach’s α coefficient, respectively. Results: All 19 experts (100%) responded to the questionnaires in the three rounds of the Delphi technique. The MCSQ showed high content validity of individual items (I-CVI = 0.83–1.00) and high overall content validity of the questionnaire (S-CVI/AVE = 0.98). Overall, 429 of 432 participants completed the questionnaire (99.31%). After factor analysis, the final MCSQ was divided into two sections, which consisted of 49 items. The first had 23 items focusing on the MCSs. And, the second had 14 items of personal and medical data including 12 items of associated factors. Cronbach’s α coefficient of the final MCSQ was 0.87, and that of each component was between 0.32 and 0.82. Conclusions. This study reports a new MCS questionnaire tool, which was developed from TTM knowledge to evaluate women’s health. This questionnaire showed an acceptable level of validity and reliability. Thus, it is also expected to be useful in clinical practice and ongoing research on evaluation of women’s 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 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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».