强大的贝叶斯模型平均化COVID-19幸存者的月经障碍的元分析:一种方法论性元分析研究
Ghazaleh Falahati1, Akbar Biglarian1,2, Samira Behboudi-Gandevani3
1Department of Biostatistics and Epidemiology School of Social health, University of Social Welfare and Rehabilitation Sciences Tehran Iran.
由于COVID-19大流行,9%-24%的女性患有月经障碍. 这项研究使用了一种新的方法来分析数据,突出了大流行对妇女生殖健康的影响.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 生殖健康 生殖健康
- 流行病学 流行病学
背景情况:
- COVID-19 疫情对全球公共卫生产生了深远的影响.
- 月经障碍是女性生殖健康的一个重大问题.
- 了解大流行期间月经障碍的患病率至关重要.
研究的目的:
- 为了估计在 SARS-CoV-2 感染后幸存下来的女性中月经障碍的综合患病率.
- 为了解决月经障碍患病率的元分析中的出版偏见.
- 应用一种新的稳健贝叶斯模型平均化-出版物选择模型平均化 (RoBMA-PSMA) 方法.
主要方法:
- 对现有证据进行了元分析.
- 数据分析使用了古典的元分析技术和新的RoBMA-PSMA方法.
- 使用R软件和JASP软件进行统计分析.
主要成果:
- 通过RoBMA-PSMA方法,我们得出了各种月经障碍的综合流行率估计.
- 具体估计包括:缺血症 (12%),月经间出血 (17%),月经周期规律变化 (24%),月经持续时间变化 (15%),月经体积变化 (12%) 和与疼痛相关的变化 (17%)
- 使用RoBMA-PSMA的整体月经障碍患病率估计为9% (95% CI:5%-13%) ,与经典方法相比有显著差异.
结论:
- 随着COVID-19的流行,妇女的生殖健康受到重大影响,9-24%的妇女经历了月经障碍.
- 教育举措和支持服务对于受到流行病相关月经健康问题的妇女至关重要.
- 罗布马-PSMA方法提供了一个强大的和用户友好的方法来解决发表偏见和元分析中的异质性.
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