Hormonal contraception and thrombosis: Identifying the gaps in knowledge among females in post-secondary education
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine the current level of knowledge about hormonal contraception among young women so they may be better informed about the risks and various choices available to them regarding hormonal contraception (HC). Methods: In an online survey-based study, data was analyzed from the anonymous responses of 675 female participants aged 18-30 years in various academic programs at two post-secondary institutions in Kingston, Ontario. Surveys explored demographics, use/type/duration of hormonal contraception, and knowledge of HC and thrombosis. Kruskal Wallis test and Spearman Correlation were used to determine differences in knowledge level about contraceptives across age groups, education levels, as well as use/type/duration of HC. Results: 476 participants were users of HC (264 > 1 year) and 199 were non-HC users. 370 participants have a high school diploma. The knowledge level of HC risks was associated with duration of use and overall knowledge of thrombosis and HC. The knowledge level of thrombosis was correlated with duration of use, education level, and age. Participants with higher level of education or those that have been using HC for 5 years or longer had an increased knowledge surrounding thrombosis. Participants aged 24 and older had a higher knowledge of thrombosis than that of participants younger than 24. Overall, the data was used to generate a simple infographic to further educate women in this regard. Conclusion: Misconceptions remain among young women concerning benefits and risks of HC which can be addressed by formal education.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».