Obszar badań, projekt i okres

Przekrojowe badanie obiektowe przeprowadzono w Szpitalu Ogólnym Uniwersytetu Dilla w mieście Dilla. Szpital Uniwersytecki Dilla to jedyny szpital publiczny w mieście. Uniwersytecki Szpital Ogólny Dilla pełni funkcję szpitala referencyjnego dla wszystkich okręgów w strefie Gedeo, a także niektórych okręgów w regionach Oromia i Sidama. Szpital na różnych oddziałach zapewnia usługi profilaktyczne, lecznicze i rehabilitacyjne populacji liczącej 2 miliony osób. Badanie przeprowadzono w dniach 20 czerwca – 20 sierpnia 2022 roku.

Populacja

Populacją źródłową były wszystkie kobiety w wieku rozrodczym (15–49 lat), które odwiedziły ambulatoryjny oddział ginekologiczny w szpitalu ogólnym Dilla University. Populacją badaną były wybrane kobiety w wieku rozrodczym (15–49 lat), które w okresie objętym badaniem w 2022 r. zgłosiły się do poradni ginekologicznej Szpitala Ogólnego Uniwersytetu w Dilla.

Kryteria kwalifikacji

Do badania włączono kobiety w wieku reprodukcyjnym 15–49 lat. Kobiety, które w momencie badania były poważnie chore, w ciąży, które przeszły histerektomię lub inne zabiegi chirurgiczne, które mogły wpłynąć na ich schemat krwawień menstruacyjnych, ze znaną historią zaburzeń krwawienia lub koagulopatii i niezdolne do komunikowania się w okresie zbierania danych zostali wykluczeni.

Określanie wielkości próbki

Liczebność próby obliczono stosując wzór jednoproporcjonalny, uwzględniając założenia: P= 34,1% wielkości AUB wykonanej w mieście Jimma [13], Region Oromia, południowo-zachodnia Etiopia. D = 5% margines błędu, Zα/2 = 1,96 przy 95% pewności. Zatem n= ((Zα/2)2 * p (1 − p))/d2 = 345, biorąc pod uwagę 10% wskaźnik braku odpowiedzi = 35, a ostateczna wielkość próby wyniosła 380.

Techniki i procedura pobierania próbek

Wybrano Szpital Uniwersytecki Dilla. Ogólną liczbę kobiet w wieku rozrodczym zgłaszających się do Poradni Ginekologicznej w roku poprzednim uzyskano z księgi rejestracyjnej szpitala. Następnie K^t Wartość obliczono na podstawie raportów z trzymiesięcznego okresu poprzedniego roku, dotyczących całkowitej liczby kobiet w wieku reprodukcyjnym, które zgłosiły się do poradni ginekologicznej, która wynosiła 750/380 ≈ 2. Do wyboru uczestniczek badania zastosowano technikę systematycznego doboru losowego. Pierwszy uczestnik został wybrany losowo metodą loterii, a następnie każdy K^t interwał został wybrany w celu identyfikacji kolejnych uczestników badania.

Zmienne badania

Zmienna zależna

Nieprawidłowe krwawienie z macicy (Tak lub Nie).

Niezależne zmienne

Czynniki socjodemograficzne (wiek, stan cywilny, miejsce zamieszkania, wykształcenie, miesięczny dochód, stan zawodowy) Zdrowie reprodukcyjne i czynniki pokrewne zdiagnozowane klinicznie (poród, historia aborcji, historia chorób przenoszonych drogą płciową, historia IUCD, historia stosowania hormonalnych środków antykoncepcyjnych, rak macicy, zaburzenia krwawienia, choroby tarczycy, niedokrwistość) Zachowanie związane ze stylem życia (picie alkoholu, palenie, BMI, stres).

Definicja operacyjna

Nieprawidłowe krwawienie z macicy (AUB) można scharakteryzować jednym z następujących stanów: obfite krwawienie miesiączkowe, krwotok maciczny, wielomiesięczne, skąpe miesiączkowanie, brak miesiączki lub krwawienie pomiędzy cyklami menstruacyjnymi.

The Skala odczuwanego stresu wykorzystano do oceny poziomu stresu (PSS). PSS to składające się z 10 pozycji narzędzie psychologiczne wielokrotnego wyboru, służące do pomiaru percepcji stresu. Każdej odpowiedzi przypisano punktację w zakresie od 0 do 4. PSS oblicza się poprzez dodanie sum wszystkich pozycji skali [16, 17].

Narzędzia i procedury gromadzenia danych

Dane zebrano za pomocą kwestionariusza opracowanego po przejrzeniu różnych fragmentów literatury. Do gromadzenia danych wykorzystano kwestionariusz wywiadu strukturalnego oraz listę kontrolną. Kwestionariusz zawiera informacje społeczno-demograficzne, pytania związane z miesiączką, pytania dotyczące stylu życia i zachowania, pytania dotyczące historii choroby oraz pomiary antropometryczne (wzrost i masa ciała). Osoby zbierające dane i osoby nadzorujące zostały przeszkolone w zakresie narzędzi gromadzenia danych, technik wywiadów, poufności informacji oraz celu i przydatności badania. Na telefonie z systemem Android zbieracza danych zainstalowano aplikację Kobo Collect w wersji 3.1, a pusty formularz został pobrany z serwera Kobo Toolbox.

Kontrola jakości danych

Aby zachować jakość danych, kwestionariusz został przetłumaczony na język lokalny przez specjalistę językowego. Osoby zbierające dane i osoby nadzorujące przeszły dwudniowe szkolenie, aby zapoznać się ze wszystkimi rodzajami danych, narzędziami, metodami gromadzenia danych i celami badania. Kwestionariusze zostały wstępnie przetestowane na trzy tygodnie przed faktycznym zebraniem danych. Aby zapewnić jakość danych, przełożeni sprawdzali wypełnione kwestionariusze pod kątem kluczowej treści przed przesłaniem ich z telefonu komórkowego z systemem Android na serwer Kobo Toolbox. Wszystkie dane zostały zebrane na miejscu przy użyciu urządzeń mobilnych z systemem Android i co tydzień przesłane na serwer Kobo przy użyciu Kobo Collect w wersji 3.1. Główny badacz regularnie sprawdzał przesłane pliki od każdego podmiotu gromadzącego dane pod kątem spójności i kompletności. Na koniec, aby zapewnić jakość danych, przeprowadzono odpowiednie kodowanie i kategoryzację danych.

Przetwarzanie i analiza danych

Dane z serwera Kobo zostały pobrane w postaci pliku Excel i wyeksportowane do oprogramowania Stata V.14 w celu oczyszczenia, zakodowania, zapewnienia kompletności i dokładności oraz dalszej analizy. Do oceny powiązania pomiędzy każdą zmienną niezależną a zmienną wynikową wykorzystano zarówno dwuwymiarową, jak i wielowymiarową analizę regresji logistycznej. Zmienne z 95% przedziałem ufności i a P-wartości mniejsze niż 0,25 w analizie dwuwymiarowej zostały uwzględnione w wielowymiarowej analizie regresji logistycznej w celu kontroli wszystkich potencjalnych zmiennych zakłócających. W celu oceny sprawności modelu przeprowadzono test sprawności dobroci Hosmera-Lemeshowa. Do oceny wieloliniowości zmiennych niezależnych wykorzystano współczynnik inflacji wariancji (VIF). Na koniec obliczono skorygowane ilorazy szans z 95% przedziałami ufności, i P– wartości mniejsze niż 0,05 uznawano za istotne statystycznie. Na koniec dane zaprezentowano w formie tabel, wykresów i tekstu.