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Enregistrement W4405039497 · doi:10.1182/blood-2024-202580

“There Is so Much Power in Just Believing Someone”: Understanding the Lived Experiences of Women with Heavy Vaginal Blood Loss

2024· article· en· W4405039497 sur OpenAlexaffabout
Fartoon M. Siad, Andrea Lausman, Carolyn Snider, Martina Trinkaus, Filomena Meffe, Michelle Sholzberg

Notice bibliographique

RevueBlood · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePower (physics)ObstetricsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: More than half of reproductive-age women experience heavy vaginal blood loss (VBL), whether menstrual, lochial, or otherwise, yet less than 10% seek medical attention for evaluation. In literature, those who experience heavy VBL often live with stigma, multiple uncertainties around their diagnosis, interference with day-to-day activities such as school and work, and a lack of clarity of what constitutes ‘normal’ bleeding. Over the past 100 years, at a population level, we are noticing earlier menarche, fewer pregnancies, later menopause which leads to longer periods of bleeding. This makes heavy vaginal blood loss under-recognized, under-diagnosed, serially misrecognized, and often dismissed by healthcare providers. It is well documented that there are widespread knowledge and care gaps surrounding VBL due to structural multidimensional stigma. There is an urgent need to better evaluate heavy vaginal blood loss that is informed by patient voices. Objective: Documenting the experiences of patients with vaginal bleeding using qualitative methods and subsequently implement the findings using targeted multimodal knowledge-translation-exchange interventions including incorporation into medical education curricula. Methods: Recruitment of self-identified women from St. Michael's Hospital Hematology Clinic in Toronto, Ontario, Canada to elucidate narratives on the dimensions of vaginal bleeding-related experiences and healthcare interactions. Ethics was obtained through Unity Health Toronto Research Ethics Board (REB 21-126). Eligibility was determined by both clinical and self-reported heavy vaginal bleeding and complications. We used semi-structured interview guide informed by literature to conduct the interviews lasting 35 - 50 minutes using telecommunication to ensure we achieve thematic saturation. Interviews were audio-recorded, transcribed verbatim, with coding and thematic analysis completed. Results: Analysis of n = 10 self-identified women with heavy vaginal bleeding with demographics yielding equitable distribution across race and ethnicity with 50% White women, 40% Black women, and 10% Asian women. At least 50% had a Bachelor's degree and 20% had a Graduate degree. Duration of excessive bleeding was over 10 years for 90% of women with prolonged time to referral to specialist whether Hematology or Obstetrics/Gynecology for further evaluation. All participants experienced pain with heavy vaginal bleeding and were iron deficient as evidenced by iron supplementation whether oral or intravenous. Major themes include: shame around bleeding symptom, self-doubt, concerns of over-disclosing, normalization of heavy vaginal bleeding pathology which often led to delayed diagnoses and treatment, dismissal of symptoms disclosed leading to mistrust of healthcare system, and paradoxically the fear of “feeling better”. Discussion: Heavy VBL is exceedingly common, has important clinical and psychosocial ramifications, yet it continues to be stigmatized, underdiagnosed, and thus poorly treated. Findings of our study indicate themes of shame, normalization of pathology, mistrust of healthcare systems, fear of feeling better. Structural sexism and discrimination lead to normalization, desensitization, dismissal and blame placement. Targeted knowledge translation rooted in theory- and evidence-based implementation science is urgently required in this space to break cycles of harm and injustice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,015
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,325
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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