Canadian medical student knowledge and attitudes toward female genital mutilation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite female genital mutilation/cutting (FGM/C) practices being an illegal form of gender-based violence in Canada, this practice impacts many Canadians. Lack of education and training among Canadian health-care providers has resulted in systematic barriers to care. Awareness and FGM/C-related education among Canadian health-care providers must be urgently assessed. Methods: Canadian medical students were recruited to complete an anonymous survey via E-mails distributed through their schools' student organization between January and March 2021. We evaluated student understanding of FGM/C, attitudes toward medicalization and legislation, and prior clinical experience using multiple choice, Likert scale, and open-response questions. Results: Respondents (n = 135) performed poorly on knowledge assessment questions (mean percent correct <50%). Only 10.4% of respondents indicated knowing how to involve appropriate authorities when necessary, and most never evaluate FGM/C in patient history (86.7%) or clinical examination (57.1%). Subgroup analysis revealed that prior education significantly improved knowledge scores and influenced students' behaviors and attitudes. About 92.2% of respondents supported the integration of FGM/C curricula in undergraduate medical education. Discussion: This study reveals that Canadian medical students have a poor understanding of FGM/C and are not prepared to identify affected patients or intervene when necessary. These results provide rationale for the implementation of FGM/C-learning modules in undergraduate medicine.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».