Gender-Affirming Vaginoplasty: A Comparison of Algorithms, Surgical Techniques and Management Practices across 17 High-volume Centers in North America and Europe
Notice bibliographique
Résumé
Penile inversion vaginoplasty is the most common gender-affirming genital surgery performed around the world. Although individual centers have published their experiences, expert consensus is generally lacking. Methods: Semistructured interviews were performed with 17 experienced gender surgeons representing a diverse mix of specialties, experience, and countries regarding their patient selection, preoperative management, vaginoplasty techniques, complication management, and postoperative protocols. Results: There is significant consistency in practices across some aspects of vaginoplasty. However, key areas of clinical heterogeneity are also present and include use of extragenital tissue for vaginal canal/apex creation, creation of the clitoral hood and inner labia minora, elevation of the neoclitoral neurovascular bundle, and perioperative hormone management. Pathway length of stay is highly variable (1-9 days). Lastly, some surgeons are moving toward continuation or partial reduction of estrogen in the perioperative period instead of cessation. Conclusions: With a broad study of surgeon practices, and encompassing most of the high-volume vaginoplasty centers in Europe and North America, we found key areas of practice variation that represent areas of priority for future research to address. Further multi-institutional and prospective studies that incorporate patient-reported outcomes are necessary to further our understanding of these procedures.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».