Effectiveness of female genital mutilation/cutting education for health professionals: An integrative review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A plethora of research has identified the lack of educational opportunities for health professionals to support the biopsychosocial and cultural needs of women who have experienced female genital mutilation/cutting (FGM/C). As a result, some women with FGM/C can feel unsupported, discriminated against and fear to communicate their concerns with health providers. The aim of this review is to identify studies that have investigated the effectiveness of FGM/C education for health professionals. METHOD: Toronto and Remington's six-step framework for conducting an integrative literature review was used to identify studies that met the inclusion criteria. Searches were conducted across five primary databases and grey literature, between August and October 2021. The Joanna Briggs Institute critical appraisal tools for quasi-experimental studies was used to critically appraise included studies. The findings of the search were reported using preferred reporting items for systematic reviews and meta-analysis. RESULTS: A total of five studies met the criteria for inclusion. Studies examined education provided to midwives, nurses, obstetricians, gynaecologists, psychosexual counsellors and student nurses, from England, USA, Mali and Kenya. All studies demonstrated that the implementation of FGM/C education was effective in improving learning outcomes (knowledge, attitude and self-efficacy), However, the quality rating of the evidence ranged from very low to moderate and limited inferential analysis reported. CONCLUSION: This review confirms that FGM/C education, which is informed by evidence and developed in collaboration with practicing communities, is an effective way of improving FGM/C knowledge and attitudes among health professionals. STUDY REGISTRATION: Open Science Framework Register 10.17605/OSF.IO/SMJHX.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».