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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».