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Enregistrement W4401022154 · doi:10.3138/cjhs-2023-0045

At a loss for words: A qualitative exploration of female genital knowledge among obstetrics and gynecology patients

2024· article· en· W4401022154 sur OpenAlexaffvenue
Taylor Roebotham, Colleen MacKenzie, Taryn Taylor

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Human Sexuality · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFemale Genital Mutilation/Cutting Issues
Établissements canadiensVictoria HospitalLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObstetrics and gynaecologyFemale circumcisionQualitative researchGynecologyObstetricsMedicineSex organPsychologyFamily medicineMedical educationPregnancySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patient health literacy, including basic anatomy knowledge, leads to improved communication and better health outcomes. Limited empirical data suggests that external genital anatomy may represent a particular knowledge gap. To inform future health literacy improvement efforts, we explored patient perspectives about how gynecologic anatomical literacy is generated and applied. Twenty semi-structured interviews with obstetrics and gynecology patients at a tertiary care centre were conducted to explore their knowledge of female genital anatomy and the origins of that knowledge. Thematic analysis was performed comparatively and iteratively, informed by principles of constructivist grounded theory. Participants highlighted an overwhelming lack of health education and high levels of internalized shame, leaving them ill-equipped to engage in conversations about their genitalia with healthcare providers. To combat this, participants attempted to construct knowledge for themselves; however, many grappled to identify reliable sources of information and felt uncertainty when communicating about their bodies. These findings contribute to an ongoing conversation about how an avoidance of naming may perpetuate the passivity and embarrassment that women experience regarding their reproductive health. Healthcare providers are well-situated to improve patient self-perception by using purposeful language and working to address both patient knowledge and activation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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