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Enregistrement W2110746862 · doi:10.5539/gjhs.v4n5p40

Obstetric Fistula Repair: Experience with Hospital-Based Outreach Approach in Nigeria

2012· article· en· W2110746862 sur OpenAlexvenueno aff
Aniefiok J. Umoiyoho, Emmanuel Columba Inyang-Etoh, EA Etukumana

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUreteral procedures and complications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutreachMedicineVesicovaginal fistulaFistulaPopulationRedressIncidence (geometry)Family medicineSurgeryEnvironmental healthEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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