Health professionals’ perspectives on female genital cosmetic surgery: An interview study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Female genital cosmetic surgery (FGCS) changes the structure and appearance of healthy external genitalia. We aimed to identify discourses that help explain and rationalise FGCS and to derive from them possibilities for informing clinical education. Methods We interviewed 16 health professionals and 5 non-health professionals who deal with women’s bodies using a study-specific semi-structured interview guide. We analysed transcripts using a three-step iterative process: identifying themes relevant to indications for FGCS, identifying the discourses within which they were positioned, and categorising and theorising discourses. Results We identified discourses that we categorised within four themes: Diversity and the Normal Vulva (diversity was both acknowledged and rejected); Indications for FGCS (Functional, Psychological, Appearance); Ethical Perspectives ; and Reasons Women Seek FGCS (Pubic Depilation, Media Representation, Pornography, Advertising Regulations, Social Pressure, Genital Unfamiliarity). Conclusions Vulvar aesthetics are a social construct to which medical practice and opinion contribute and by which they are influenced; education and reform need to occur on all fronts. Resources that not only establish genital diversity but also challenge limited vulvar aesthetics could be developed in consultation with women, healthcare practitioners, mental health specialists, and others with knowledge of social constructs of women’ bodies.
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 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 | 0,009 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».