Worldwide prevalence of dysmenorrhea: a systematic review and meta-analysis across 70 countries
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Dysmenorrhea is menstrual pain of uterine origin that can be classified as primary (PD) or secondary (SD). The worldwide prevalence of dysmenorrhea has been estimated in previous systematic reviews; however, these results are often limited by the focus on specific populations, or the inclusion of studies published only in English. Therefore, we estimated the worldwide prevalence of dysmenorrhea of both PD and SD. In this systematic review, we searched 6 databases for studies reporting the prevalence of dysmenorrhea published between 2000 and 2024, without language restriction. The risk of bias of the included studies was assessed using the Joana Briggs Institute tool. Meta-analysis was conducted in Rstudio. The heterogeneity within meta-analyses was evaluated by I 2 statistics. Subgroup analyses were performed by PD, SD, age group, and study setting to investigate sources of heterogeneity as well. The certainty of evidence was assessed using GRADE modified for prevalence studies. A total of 336 studies were included in this systematic review. Most of them were conducted in Asia (49.4%). The pooled worldwide prevalence of dysmenorrhea, PD, and SD were 71.3% (95% CI 68.7%-73.8%), 73% (95% CI 68%-78%), and 35% (95% CI 19%-56%), respectively. Dysmenorrhea was more prevalent in Central America (89.6%), Sri Lanka (97.7%), among adults (73.3%), and at universities (78.4%). All subgroup analyses showed high heterogeneity (I 2 = 99.5%-100%) with very low certainty of evidence. This high prevalence of dysmenorrhea worldwide highlights the need for healthcare providers and public health organizations to address menstrual pain's global burden.
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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 | 0,009 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».