The Impact of Stress and Anxiety on Dysmenorrhea Severity: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Primary dysmenorrhea (PD) affects a significant proportion of menstruating individuals, with stress and anxiety increasingly recognized as modifiable factors influencing pain severity. This systematic review synthesizes evidence on the relationship between stress/anxiety and dysmenorrhea severity, exploring underlying mechanisms and clinical implications. Following PRISMA guidelines, we conducted a comprehensive search across PubMed, Web of Science, Scopus, and ScienceDirect. Included studies assessed stress (perceived stress, PTSD, occupational stress) or anxiety (generalized/trait anxiety) in individuals with PD, using validated scales. Risk of bias was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale and Cochrane RoB 2.0. Of 2,305 screened records, 45 studies met inclusion criteria, with 13 analyzed in detail. Cross-sectional studies (n=12) predominated, alongside one RCT study. Significant associations between stress/anxiety and PD severity (e.g., OR=2.8 for perceived stress (95% CI: 1.9–4.1); r=0.782, p<0.001 for stress-pain correlation). PTSD and occupational stress exacerbated dysmenorrhea (β=10.48, p=0.001; p <0.05, respectively). Neurobiological mechanisms (e.g., amygdala hypertrophy, HPA axis dysfunction) were implicated in pain amplification. Stress and anxiety are significantly associated with dysmenorrhea severity, potentially mediated by neuroendocrine and inflammatory mechanisms.
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».