Obstetric Fistula Repair: Experience with Hospital-Based Outreach Approach in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The huge back-log of obstetric fistula and the increasing incidence of the condition in Nigeria is a cause for concern for all stake-holders. This worrisome trend requires concerted effort with innovative strategies to redress the situation. METHODS: Hospital-based outreach programs sponsored by a non-governmental organization with volunteer medical and health personnel were used to repair selected cases of obstetric fistula in Nigeria. RESULTS: Fifty-two relatively simple obstetric fistulas were selected out of 68 (selection rate 76.5%) that presented for repair at 12 outreach programs in 5 different states of Nigeria. All the cases were repaired by one trained gynecological surgeon with a cure rate of 100%. The majority (50.0%) of the women were aged between 16 and 20 years with a mean age of 23.8 years ± 3.6. Most (80.9%) of the women in the study population were primiparous. The majority (50.0%) of the women were divorced at the time of their presentation for repair. A vast majority (76.9%) of the women had either primary level of education or no formal education. There was a preponderance (53.8%) of juxtacervical VVF among women in the study population. CONCLUSION: The use of hospital- based outreach approach to repair simple cases of obstetric fistula if multiplied could help reduce the large number of women living with unrepaired VVF in Nigeria.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».