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Enregistrement W3044249566 · doi:10.3390/jcm9082340

Clinical Features Associated with Female Genital Mutilation/Cutting: A Pilot Longitudinal Study

2020· article· en· W3044249566 sur OpenAlexaff
Georgios Paslakis, Josep M. Farré, Iris Tolosa‐Sola, Alba Palazón-Llecha, Helena Domínguez-Cagnon, María Camila Jiménez, Berta Martínez Rosselló, Pere Barri-Soldevila, Gemma Mestre‐Bach

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFemale Genital Mutilation/Cutting Issues
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesFundación Ciudadanía y Valores
Mots-clésMedicinePsychopathologySex organDistressSexual functionFemale sexual dysfunctionReconstructive surgeryClinical psychologyFemale circumcisionSexual dysfunctionPsychiatryGynecologySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(1) Background: Female genital mutilation/cutting (FGM/C) is associated with physical and psychological complications. However, there is scarce literature on how women with FGM/C respond to treatment interventions. (2) Methods: In the present pilot longitudinal study, we assessed changes in general psychopathology (Symptom Check List-90-R), sexual functioning and distress (Female Sexual Function Index, Female Sexual Distress Scale-Revised, and Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition (DSM-5) female sexual dysfunction criteria), body image (Body Shape Questionnaire), and sexual body image (Female Genital Self-Image Scale) in a sample of n = 15 women with FGM/C before and after reconstructive surgery. (3) Results: Sexual distress was significantly improved following surgery. We also observed an improvement in general psychopathology and genital self-image. However, sexual function was not improved. (4) Conclusions: These results provide evidence for the benefits of reconstructive surgery on sexual distress in women with FGM/C. The impact of surgery on sexual function cannot be conclusively evaluated.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,273
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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