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Enregistrement W4387115866 · doi:10.2196/44696

Health Care Providers’ Readiness to Adopt an Interactive 3D Web App in Consultations About Female Genital Mutilation/Cutting: Qualitative Evaluation of a Prototype

2023· article· en· W4387115866 sur OpenAlexvenueno aff
Olivia May Holuszko, Jasmine Abdulcadir, Daisy Abbott, Jennifer A. Clancy

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFemale Genital Mutilation/Cutting Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de GenèveUniversity of Glasgow
Mots-clésHealth careComprehensionFemale circumcisionMedicineWeb applicationNursingMedical educationWorld Wide WebComputer scienceGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Comprehensive and appropriate health care provision to women and girls with female genital mutilation or cutting (FGM/C) is lacking. Use of visuals in health care provider (HCP) consultations facilitates the communication of health information and its comprehension by patients. A web app featuring a 3D visualization of the genitourinary anatomy was developed to support HCPs in conferring clinical information about FGM/C to patients. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore HCP perspectives on the use of visuals in discussion about FGM/C with their patients as well as to obtain their feedback on whether an interactive 3D web app showing the genitourinary anatomy would be helpful in patient consultations about FGM/C, identifying key features that are relevant to their clinical practice. METHODS: We evaluated the web app through a semistructured interview protocol with seven HCPs from various disciplines experienced in care for women and girls with FGM/C in migration-destination settings. Interviews were audio- and video-recorded for transcription, and were then analyzed thematically for contextualized data regarding HCPs' willingness to use a 3D web app visualizing anatomy in FGM/C consultations with patients. RESULTS: All but one of the seven participants expressed keen interest in using this web app and its 3D visuals of anatomy in FGM/C consultations with patients. Participants shared the common contexts for the use of visuals in health care for FGM/C and the concepts they are used to support, such as to help describe a patient's genitals after FGM/C and reinforce an understanding of clitoral anatomy, to illustrate the process of defibulation, or to explain the physiological effects of FGM/C. Participants also highlighted the benefit of using visuals that patients can relate to, expressing approval for the ability to customize the vulva by FGM/C subtype, skin tone, and complexity of the visual shown in the web app. Despite critiques that the visualization may serve to perpetuate idealistic standards for how a vulva should look, participants largely agreed on the web app's perceived usefulness to clinical practice and beyond. CONCLUSIONS: Evaluation of the web app developed in this study identified that digital tools with 3D models of the genitourinary anatomy that are accessible, informative, and customizable to any specific patient are likely to aid HCPs in communicating clinical information about FGM/C in consultations. Universal access to the web app may be particularly useful for HCPs with less experience in FGM/C. The app also prompts options for applications such as for personal use, in medical education, in patient medical records, or in legal settings. Further qualitative research with patients is required to confirm that adoption of the web app by HCPs in a consultation setting will indeed benefit patient care for women and girls with FGM/C.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,944

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,168
Tête enseignante GPT0,543
Écart entre enseignants0,375 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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