Evaluation of predictor factors of psychological distress in women with unexplained infertility
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The objective of this study was to establish the frequency of anxiety and depressive symptoms among women diagnosed with unexplained infertility and to identify risk factors. Methods: We conducted a descriptive cross-sectional study. Forty-two women from the CHU de Quebec fertility clinic were recruited. Women completed the ‘Hospital Anxiety and Depression Scale’ (HADS) self-administered questionnaire, used to estimate prevalence of anxiety and depressive symptoms (score ≥ 8). Results: Overall, 55% ( n = 23) of participants were identified with anxiety or depressive symptoms according to the HADS questionnaire. Anxiety symptoms were more frequent (55%) compared with depressive symptoms (10%). According to a logistic regression model, being under 35 years old [odds ratio (OR) = 16.6, confidence interval (CI): 1.9–25.0], never had a previous spontaneous abortion (OR = 5.6, CI: 1.1–43.5) and never sought fertility treatment (OR = 5.5, CI: 1.1–45.4) were associated with a higher risk of anxiety and depressive symptoms. Conclusion: Anxiety and depressive symptoms are common among women with unexplained infertility, and strategies should be developed to better support and treat this high-risk population.
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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».