Is female genital mutilation/cutting associated with adverse mental health consequences? A systematic review of the evidence
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The adverse physical consequences of female genital mutilation/cutting (FGM/C) have been thoroughly investigated and documented. Yet, we know little about the adverse mental health consequences of the practice. To fill this research gap, we systematically reviewed studies that assessed any adverse mental health consequences related to FGM/C. METHODS: We searched four databases from inception to 21 December 2018. We then reviewed all titles and abstracts for relevant studies. We used the National Institutes of Health quality assessment tool to appraise the quality of each study and the Newcastle-Ottawa Scale to rate the risk of bias within studies. RESULTS: We included 16 studies in this review; only six studies examined the association between FGM/C and adverse mental health outcomes as the sole research question. Among the included studies, 10 were conducted at the participants' country of origin. The sample size of the populations studied ranged from 3 to 4800 participants. Only one study received a rating of 'good' methodological quality.Fourteen of the 16 studies reported an association between FGM/C and at least adverse mental health outcome. These included eight studies that reported a higher burden of adverse mental health outcomes among women who underwent FGM compared with women who did not undergo FGM/C. Four studies reported a correlation between the severity of FGM/C and the severity of adverse mental health outcomes. CONCLUSION: This systematic review documents an association between FGM/C and adverse mental health outcomes. Importantly, our review demonstrates the need for more rigorous research on the topic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».