Association Between Reproductive Health Factors and Musculoskeletal Injuries in Female Canadian Armed Forces Members
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».