Association of Body Mass Index and Dysmenorrhea: A Systematic Review and Meta-Analysis of Observational Studies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dysmenorrhea or menstrual pain is a commonly occurring disorder in reproductive age women with different proposed risk factors, including body mass index. Objective: This study aimed to investigate the association between body mass index and dysmenorrhea using a systematic review and meta-analysis approach. Methods: Academic databases Scopus, PubMed CENTRAL, Embase, ProQuest, Science Direct, and ISI Web of Science, and Google Scholar- were searched systematically from inception until the end of February 2020. Original researches published in English with observational designs were included to examine the association of body mass index and dysmenorrhea as the primary outcome. Newcastle Ottawa scale was used to evaluate the methodological quality of the studies. Due to the variation of reported data across studies, all data were converted to Pearson correlation coefficient and corrected by transforming to fisher’s Z score. Then meta-analysis was performed using a random-effects model with Der-Simonian and Laird method. Results: A total of 61 studies with 57,079 participants, of which 25,044 reported having dysmenorrhea, were included. While publication bias was probable, results were corrected using the fill & trim method. The updated results based on this method showed that pooled Fisher’s z-score for the association of body mass index and dysmenorrhea was 0.04 (95% CI: -0.009; 0.085). The pooled estimated effect size of correlation showed a trivial to slight correlation between body mass index and dysmenorrhea with corrected fisher’s z score of 0.12 (95% CI: 0.08; 0.17, I2=95%). Conclusion: No association was found between body mass index and dysmenorrhea. But this finding should be interpreted with caution considering the included studies' limitations.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,030 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».