Academic and Social Impact of Menstrual Disturbances in Female Medical Students: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The stressful academic schedule of medical students poses an obvious challenge to their daily lifestyle. Psychosomatic discomfort poses a significant risk for inaccurate self-medication for ameliorating menstrual complications and feeling better, thus directly impacting personal and academic wellbeing. OBJECTIVE: The impact of menstrual disturbances on academic life is not extensively explored. Therefore, the primary objective of this research was to probe the prevalence of menstrual disturbances and assess the academic and social impact. Finally, the authors provide an overview of pharmacological and other interventions students adopt to reduce clinical symptoms. METHODS: A database search was conducted from the year 2016 till September 2021 for the studies reporting the prevalence of menstrual disorders in all geographic locations of the world. Keywords used for searching databases included "menstrual disturbances" and "medical students," "prevalence" OR "symptoms" of "Premenstrual syndrome" OR "Premenstrual dysphoric disorder" OR "Dysmenorrhea" in medical students. Prospero Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) and Meta-Analysis of Observational Studies in Epidemiology (MOOSE) protocols were followed. The protocol was registered in the International prospective register of systematic reviews (PROSPERO), the Center for Reviews and Dissemination, University of York (CRD42021277962). The quality of the methodologies used in selected studies was evaluated by a modified version of Newcastle Ottawa Scale (NOS). RESULTS: Initially, 1527 articles were available. After a review, 26 papers were selected for analysis. A total of 25 citations were identified for quantitative analyses, out of which 16 studies reported Pre-menstrual syndrome, 7 reported Pre-menstrual dysphoric disorder, and 13 articles reported dysmenorrhea. The pooled prevalence of Pre-menstrual syndrome was 51.30%, Pre-menstrual dysphoric disorder was 17.7%, and dysmenorrhea was 72.70%. Most common associated lifestyle factors were stress, excessive caffeine intake and lack of exercise. Painkillers, hot packs and hot beverages were amongst the common measures taken by the students to relieve their symptoms. CONCLUSIONS: The current situation calls for action to accommodate students' needs and bridge the social gap regarding menstrual health. Proactive measures by medical educators and stakeholders are required for an inclusive, accommodating educational environment which will minimize the gender discrepancy in academic satisfaction and professional life.
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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 | 0,011 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».