Prevalence of Dysmenorrhea and Determinants of Menstrual Distress in Adolescent Girls with Dysmenorrhoea, In Tirupati Town
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dysmenorrhoea is a common problem during menses in adolescent girls which affects their quality of life, academic activities, cannot attend social functions and use over the counter medicines which may lead to dangerous adverse effects and infertility. Objectives: 1. To study the prevalence of dysmenorrhea in adolescent girls studying in government municipal high schools of Tirupati. 2.To determine the significant factors related to menstrual distress in adolescent girls. Methodology: A cross-sectional study conducted among 320 adolescent girls studying in the selected government high schools of Tirupati, India. The study investigated symptoms, related factors and consequences of menstrual distress in adolescent girls with dysmenorrhea. Four instruments were used to collect data: Questionnaires on Demographic Data, Menstrual Distress Questionnaire, A Questionnaire related to Menstrual characters and A Short Form McGill Pin Questionnaire. Results: Prevalence of dysmenorrhoea among adolescent girls was found 67.7%. Regression analysis indicated that the best subset for predicting menstrual distress in adolescent girls included MPQ-SF, menstrual cycle in days, socioeconomic status and education. Conclusions: Majority (67.7%) of the adolescent girls were suffering with dysmenorrhoea. Menstrual distress is significantly correlated with impact on daily activities, absence from class, and analgesic usage.
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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».