The hidden burden of dysmenorrhea among adolescent girls in Palestine refugee camps: a focus on well-being and academic performance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dysmenorrhea (painful menstruation) is a condition that may have a profound effect on adolescent girls' health status and well-being. It can impede their engagement in daily activities and hamper their regular school attendance. This study aims to explore the relationship between dysmenorrhea, well-being, and academic performance among adolescent girls living in Palestine refugee camps in the West Bank and Jordan. METHODS: We conducted a household survey between June and September 2019, with a total sample of 2737 adolescent girls 15 to 18 years old. Dysmenorrhea severity was assessed using the Working Ability, Location, Intensity, Duration of pain Dysmenorrhea scale (WaLIDD). The WHO-5 scale was used to evaluate the girls' overall well-being. Menstrual academic disruption (MAD) was measured using a self-reported scale. Multiple linear regression models were employed to evaluate the association between dysmenorrhea, well-being, and academic performance. Directed Acyclic Graphs (DAGs) were employed to identify variables for control in regression models. RESULTS: The mean dysmenorrhea score was 6.6 ± 2.6, with 37.9% and 41.2% expressing moderate and severe symptoms, respectively. The mean WHO-5 score was 58.7 ± 25.1, and 34.9% reported a low well-being status. The mean MAD score was 3.1 ± 3.3. 26% reported missing school due to dysmenorrhea, 36% said dysmenorrhea impacted their ability to concentrate, and 39% were unable to study for tests, and complete homework. The first regression analysis showed a reduction of 1.45 units in WHO-5 score for each unit increase in dysmenorrhea. The second regression analysis showed a non-linear increase in MAD score for increasing dysmenorrhea. For each dysmenorrhea score less than 4 (mild) there was a modest increase in MAD scores (coefficient 0.08, p-value = 0.006), and for each dysmenorrhea score above 4 there was a stronger increase in MAD scores (coefficient 0.95, p < 0.001). CONCLUSION: Dysmenorrhea poses significant challenges to the well-being and academic performance of adolescent girls living in Palestine refugee camps. Collaborative efforts and multifaceted approaches are crucial to address dysmenorrhea effectively. This involves research, targeted interventions, culturally sensitive strategies, and fostering a supportive environment that empowers girls to thrive academically and beyond.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».