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Enregistrement W4295885528 · doi:10.1089/jwh.2021.0647

Association Between Reproductive Health Factors and Musculoskeletal Injuries in Female Canadian Armed Forces Members

2022· article· en· W4295885528 sur OpenAlexaffabout
Jessica L. Puranda, Danilo Fernandes da Silva, Chris M. Edwards, Taniya S. Nagpal, SARA SCREMIN SOUZA, Kevin Semeniuk, Kristi B. Adamo

Notice bibliographique

RevueJournal of Women s Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy-related medical research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMenarcheOdds ratioDemographyConfidence intervalLogistic regressionReproductive healthMenstruationEndometriosisObstetricsGynecologyPopulationEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Musculoskeletal injuries (MSKi) play a role in member retention in the military. In general, female military members have higher rates of MSKi than males and female reproductive health characteristics may be contributing to these disparities. This study seeks to characterize reproductive health factors in female Canadian Armed Forces (CAF) members and their relationship with MSKi. Materials and Methods: An electronic survey (SurveyMonkey ® ) was made available to present and former CAF members 18–65 years of age. Responses were collected between September 2020 and February 2021. Seven female reproductive characteristics were assessed: age of menarche, menstrual cycle regularity, birth control use, having given birth while serving, endometriosis, early menopause, and secondary oligomenorrhea/amenorrhea. Binary logistic regressions were used to analyze associations between reproductive characteristics with repetitive strain (RSI) and acute injuries. Results: A total of 2,001 participants consented to the survey with 855 respondents being female. Females reporting menstrual cycles as never regular, irregular for a few months, who never had a period, and whose periods stopped while serving presented a greater likelihood of reporting RSI compared to their peers who reported regular menstrual cycles (adjusted odds ratio [aOR]: 1.898, confidence interval [CI]: 1.138–3.166). Participants who have experienced endometriosis presented a higher likelihood of reporting acute injuries than those who did not (aOR: 2.426, CI: 1.030–5.709). Conclusion: This examination of females within the CAF suggests that irregular menstrual cycles or absent periods increase the likelihood of experiencing MSKi, namely those categorized as RSI injuries and reporting endometriosis were associated with greater rates of acute injuries.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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