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Enregistrement W4396989352 · doi:10.1681/asn.20223311s1260a

Menstruation and Contraception in Females With CKD: A Global Mixed-Methods Study

2022· article· en· W4396989352 sur OpenAlexaff
Danica H. Chang, Sandi M. Dumanski, Erin A. Brennand, Shannon M. Ruzycki, Kaylee Ramage, Taryn Gantar, Sofia B. Ahmed

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and Medication Impact
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMenstruationMedicineGynecologyObstetricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Chronic kidney disease (CKD) in reproductive-aged females is accompanied by menstrual disorders and low contraceptive use. However, most data are limited to the dialysis and transplant populations and in-depth experiences describing this within the scope of CKD have not been studied. Therefore, this mixed-methods study aimed to describe self-assessed menstruation and contraceptive use among females across all stages of CKD. Methods: People aged 18-50 years, with a uterus, and diagnosed with CKD were invited to participate in an online survey followed by an optional telephone interview. The survey was disseminated globally through 112 kidney organizations, patient groups, and social media. Results: Of 152 respondents, 98 satisfied the inclusion criteria [n=20 dialysis (age 35±1 years), n=59 non-dialysis (age 32±1 years), n=19 transplant (age 35±2 years)], representing 3 continents and predominantly self-identifying as white cisgender women. The most common causes of CKD were congenital anomalies of the kidney and urinary tract (30%), acute kidney injury and glomerulonephritis (15% each), and IgA nephropathy (21%) among the dialysis, non-dialysis, and transplant groups, respectively. One participant each in the dialysis and non-dialysis groups experienced primary amenorrhea, though more reported secondary amenorrhea (25% dialysis, 15% non-dialysis, 26% transplant). Of participants with current menses, 86%, 94%, and 100% of the dialysis, non-dialysis, and transplant groups reported heavy menstrual bleeding; however, only 50%, 69%, and 43% were always able to afford period products. Regarding, contraception, 50%, 63%, and 37% of dialysis, non-dialysis, and transplant participants reported no use, though among users, male condoms were notably popular in the dialysis (33%) and non-dialysis (48%) groups. Further, the interviews revealed a need for greater multidisciplinary care in the management of reproductive health in the context of CKD. Conclusions: Abnormal menstruation and period poverty are common, and contraception use is low among females with CKD, highlighting an important gap in the sex-specific care of this population. Funding: Government Support - Non-U.S.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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