Patient Understanding of Uterine Fibroids and the Different Surgical Approaches to Hysterectomy
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The purpose of this study was to assess understanding of the hysterectomy procedure and uterine fibroids among women in a general gynecology clinic. Materials and Methods: This was an anonymous cross-sectional survey. We adapted and pilot tested a survey instrument designed to assess understanding of the hysterectomy procedure and of uterine fibroids. The final version of the survey consisted of basic demographic questions, followed by 28 knowledge questions (Canadian Task Force Classification II-2). The survey was disseminated to women in the waiting room of one of our gynecology clinics. The patient population included women 18 years and older. Results: The mean age of respondents was 33.5 years old. In total, 69.5% of the respondents had at least some college education. In the group of questions related to different types of hysterectomies, the most poorly answered question was “Which type of hysterectomy has the highest risk of damage to the bladder?” Less than 40% of the respondents were able to identify a laparoscopic and robotic hysterectomy based on a written description. Of questions about uterine fibroids, the most poorly answered question was whether cancer that looks like fibroids is common, with >90% of the respondents incorrectly thinking that cancer that resembled fibroids is common. More than half of respondents did not know what a fibroid is. Conclusions: In this analysis of the understanding of the hysterectomy procedure and fibroids among an educated population, overall understanding was poor. Specific areas where knowledge was particularly poor were the different ways of doing a hysterectomy and uterine fibroids.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».