Gender expression is associated with selection of uterine preservation or hysterectomy for pelvic organ prolapse surgery: Novel methodology for sex‐ and gender‐based analysis in gynecologic research
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore whether patient characteristics were associated with gender expression, and to further determine impact of gender expression on patient selection of hysterectomy or uterine-preservation in pelvic organ prolapse (POP) surgery. METHODS: Within a prospective cohort, a self-reported gender expression tool classified patients as expressing gender polar (i.e., reporting only feminine traits) or non-polar gender scores (i.e., reporting feminine and masculine traits). Multivariate modeling explored associations of gender expression with traditional socio-demographic variables, and with selection of hysterectomy or uterine-preserving surgery. Descriptive statistics of socio-demographic variables were reported by frequency, proportion and mean (SD). RESULTS: 177 participants completed the gender score questionnaire. Overall, the sample had a more feminine gender expression with the majority of respondents classified as gender polar (67.23%, n = 119). Participants with non-polar gender scores were 2.53 times (95% 1.05-6.09) more likely to choose uterine preservation versus hysterectomy-based surgery. Gender polarity was weakly associated with age, but no other sociodemographic variables. CONCLUSION: Gender expression is not tightly associated with socio-demographic variables, and is thus a novel measurement in gynecologic research. Gender polarity appears to be associated with choice to undergo hysterectomy. Further research is required to understand this relationship and implications in clinical outcomes.
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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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».