Knowledge of Vulvar Anatomy and Self-examination in a Sample of Italian Women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the study was to investigate the knowledge of vulvar anatomy and vulvar self-examination (VSE) in a sample of Italian women attending a gynecology clinic. METHODS: For this original research from May to July 2019, 512 women attending the Lower Genital Tract Clinic at the Department of Surgical Sciences of the University of Torino were invited to participate in a 29-question survey about vulvar anatomy, VSE, and sociodemographic details. Data were analyzed using descriptive statistics. RESULTS: Of 512 patients, 500 completed the questionnaire (98% response rate). The mean age of respondents was 41 years (range = 17-77 years). Education level was evenly distributed between elementary, high school, and university graduates. Only 15% of interviewed women were able correctly sketching vulvar anatomy. Seventy-six percent of the women had not heard about VSE, and 61% of the women approach their genitalia with feelings of shame and embarrassment. Only 23% of the women would seek medical advice after identification of possible abnormalities during VSE. A majority (69%) of the women would like to have more information about VSE and vulvar health through educational videos and social media. CONCLUSIONS: Education about VSE may lead to earlier diagnosis of vulvar cancers and other pathologies. Further efforts are needed to disperse information about normal external female genital anatomy and VSE to achieve self-confidence among women.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».