Accessing medical care for infertility: a study of women in Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To investigate barriers in accessing care for infertility in Mexico, because little is known about this issue for low and middle-income countries, which comprise 80% of the world's population. Design: Cross-sectional analysis. Setting: Mexcian Teachers' Cohort. Patients: A total of 115,315 female public school teachers from 12 states in Mexico. Interventions: None. Main Outcome Measures: The participants were asked detailed questions about their demographics, lifestyle characteristics, access to the health care system, and infertility history via a self-reported questionnaire. Log-binomial models, adjusted a priori for potential confounding factors, were used to estimate the prevalence ratios (PRs) and 95% confidence intervals ( CIs) of accessing medical care for infertility among women reporting a history of infertility. Results: A total of 19,580 (17%) participants reported a history of infertility. Of those who experienced infertility, 12,470 (63.7%) reported seeking medical care for infertility, among whom 8,467 (67.9%) reported undergoing fertility treatments. Among women who reported a history of infertility, women who taught in a rural school (PR, 0.95; 95% CI, 0.92-0.97), spoke an indigenous language (PR, 0.88; 95% CI, 0.84-0.92), or had less than a university degree (PR, 0.93; 95% CI, 0.90-0.97) were less likely to access medical care for fertility. Women who had ever had a mammogram (PR, 1.07; 95% CI, 1.05-1.10), had a pap smear in the past year (PR, 1.08; 95% CI, 1.06-1.10), or who had used private health care regularly or in times of illness were more likely to access medical care for fertility. Conclusions: The usage of infertility care varied by demographic, lifestyle, and access characteristics, including speaking an indigenous language, teaching in a rural school, and having a private health care provider.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».