Gender Differences in Premenstrual Syndrome and Premenstrual Dysphoric Disorder Diagnosis and Treatment among Japanese Obstetricians and Gynecologists: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Premenstrual symptoms are characterized by unpleasant psychophysical symptoms that appear during the luteal phase before menstruation and interfere with a woman's quality of life. Premenstrual syndrome (PMS) is a pathological condition with premenstrual symptoms, of which premenstrual dysphoric disorder (PMDD) is a particularly severe psychological symptom. This study aimed to examine the gender differences in the diagnosis and treatment of PMS and PMDD among obstetricians and gynecologists (OB/GYNs) in Japan. Data were obtained from the survey conducted by the Japanese Society of Obstetrics and Gynecology. We used data from 1,257 of the 1,265 OB/GYNs who are engaged in PMS/PMDD practice and reported their gender. Multivariate regression analysis adjusted for propensity scores was performed. Female OB/GYNs were more frequently engaged in treating patients with PMS/PMDD than males [odds ratio (OR) 1.74; 95% confidence interval (CI) 1.36-2.21]. With regard to the diagnostic methods, more female OB/GYNs selected the two-cycle symptom diary than males (OR 2.88; 95% CI 1.80-4.60). Regarding treatment, fewer female OB/GYNs selected selective serotonin reuptake inhibitors as their first-line drug (OR 0.39; 95% CI 0.17-0.89). Gender differences were found in the selection of PMS/PMDD diagnosis and treatment methods among Japanese OB/GYNs.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».