„Ég var skapstygg, svefnlaus og meyr.“ : rannsókn á upplifun kvenna af tíðahvörfum
Bibliographic record
Abstract
Tilgangur þessarar rannsóknar er að lýsa líðan kvenna sem ganga í gegnum tíðahvörf og hvort þörf sé á bættri þjónustu við þennan hóp kvenna á Íslandi. Einnig er markmiðið að auka skilning heilbrigðisstarfsfólks á mikilvægi þess að veita góða fræðslu og stuðning. Rannsóknin er eigindleg og stuðst við rannsóknaraðferð Vancouver-skólans í fyrirbærafræði. Sú rannsóknaraðferð leitast við að lýsa reynslu einstaklinga eins og þeir upplifa hana. Þátttakendur voru sex konur sem lýstu upplifun sinni af því að ganga í gegnum þetta tímabil. Tekið var eitt viðtal við hverja konu og þau greind í fimm megin þemu: 1) Áhrif á lífið. 2) Ég sjálf, 3) Hvað stóð til boða, 4) Leitað þekkingar, 5) Jafnvægi náð \nHelstu niðurstöður rannsóknarinnar sýndu að allar konurnar lýstu svipuðum andlegum og líkamlegum einkennum þau helstu eru ; skapsveiflur, hitakóf, þurrkur í leggöngum, þvagleki, hjartsláttarköst, kvíði, þreyta, pirringur og svefntruflanir. \nKonurnar nefndu allar að þær hafi fengið mjög litla fræðslu frá fagaðilum en sögðu hana aðallega hafa komið frá læknum. Þeim bar öllum saman um að fræðslan væri engan vegin fullnægjandi. \nNiðurstöður þessarar rannsókanar benda til að þörf kvenna á þessu aldursskeiði fyrir sértæka þjónustu sé til staðar. Fræðsluefni á íslensku um málefni af þessum toga er ekki aðgengilegt. Rannsakendur telja að þetta þurfi að bæta. \n Rannsakendur vonast til þess að rannsóknin stuðli að því að konur fái betri þjónustu og markvissari fræðslu í tengslum við breytingaskeiðið. \nLykilhugtök: Breytingaskeið, tíðahvörf, sjúkdómsvæðing, viðhorf, hormónameðferð.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.058 | 0.030 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".