Geographical Attributes, Distribution, and Determinants of Pelvic Organ Prolapse in Midwestern Nepal
Notice bibliographique
Résumé
The study investigated the geographical attributes, distribution, and determinants of pelvic organ prolapse (POP) in Nepal to comprehend the underlying factors contributing to its high prevalence in the region. Conducted in the Panchapuri municipality of midwestern Nepal, this cross-sectional study surveyed 103 married women aged 20–49 years using a semi-structured questionnaire. Participants were randomly selected from four health facility catchment areas in equal proportions. Descriptive statistics presented the data while binary logistic regression models assessed factors associated with POP. Participant allocations were mapped using ArcGIS, with shapefiles obtained from official sources. The study revealed a POP prevalence of 37.9%, with housewives exhibiting a significant association compared to businesswomen (AOR: 5.291; 95% CI: 1.046, 26.775). Constipation during pregnancy was significantly associated with POP (AOR: 9.104; 95% CI: 2.210, 37.501), while multipara women with a parity of four or more were 7.8 times more likely to have POP. Interestingly, geographical attributes like altitude, slope, and climate showed no association with POP. The findings underscore the significant association of POP with factors such as housewives, pregnancy-related constipation, and multiparity. Addressing these determinants through targeted research is vital in alleviating the burden of POP. This study emphasizes the urgent need for interventions, policies, and healthcare support, particularly focusing on maternal health and occupational well-being among rural housewives in Nepal.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».