Pregnancies, intentions, and fertility behaviors during use of the Creighton Model FertilityCare System after initial intention to avoid pregnancy: Results from the Creighton Model effectiveness, intentions, behaviors assessment study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knowledge of the fertile and infertile phases of the menstrual cycle can be applied to conceive or to avoid pregnancy. Fertility intentions and sexual behaviors during the fertile time may influence whether and when pregnancy occurs. The Creighton Model FertilityCare System (CrMS) is a specific system of fertility appreciation used to conceive or to avoid pregnancy. The objective of this paper is to report intentions, behaviors, and pregnancy rates during use of the CrMS among couples who initially intended to avoid pregnancy. DATA AND METHODS: We analyzed a prospective cohort study conducted in 17 CrMS centers across the USA and Canada, following 296 couples for up to one year after onset of initial use of the CrMS to avoid pregnancy. Baseline data included demographics, motivations, and pregnancy intentions for each partner. Couples contributed 2894 menstrual cycles, most of which had data collected (by questionnaires and daily diary) on cycle-specific pregnancy intentions, days of potential fertility, and fertility behaviors. Pregnancies were prospectively actively ascertained. RESULTS: We found a high concordance (91%) in cycle pregnancy intentions between partners. However, 44% of cycles with strong intentions to avoid pregnancy included intercourse on potentially fertile days or days of undetermined fertility status. Across all sensitivity scenarios, cumulative 13-cycle pregnancy rates with cycle intention to conceive ranged from 88.0% to 89.8%, and cumulative 13-cycle pregnancy rates with cycle intention to avoid ranged from 29.1% to 35.3%. In multivariate analysis, baseline motivations and intentions for pregnancy within 2 years were strongly correlated with the likelihood of pregnancy, more so than cycle intentions. CONCLUSION: The findings suggest that in some populations using natural family planning, baseline motivations and intentions may be more strongly related to pregnancy rates than cycle intentions. Our findings also highlight essential elements for evaluating correct use, including complete recording of intercourse and its timing.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».