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Enregistrement W4405135102 · doi:10.1016/j.jpag.2024.12.001

“Don't Give Up, Advocate for Yourself”: A Pilot Study Examining Healthcare Experiences of People with Mayer Rokitansky Küster Hauser Syndrome

2024· article· en· W4405135102 sur OpenAlexafffund
Nisha Marshall, Zwetlana Rajesh, Kate Hunker, Jessica Merletti, Melody Garas, Ashley Clark, Sunni Anne Ball, Marie Gibson, Caroline F. Pukall

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric and Adolescent Gynecology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGynecological conditions and treatments
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreQuest University CanadaMRF Geosystems (Canada)Queen's UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchQueen's University
Mots-clésMayer-Rokitansky-Kuster-Hauser SyndromeMedicineHealth careNursingPsychoanalysisPsychologySurgeryLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY OBJECTIVE: Mayer Rokitansky Küster Hauser syndrome (MRKH) is characterized by the underdevelopment or absence of the uterus and upper vagina. Navigating healthcare interactions may present unique challenges for those with MRKH as there appears to be sparse clinical education and research available to healthcare providers. Additionally, limited research exists on the healthcare experiences of people with MRKH. This pilot study investigated the diagnostic journeys, post-diagnosis experiences, current healthcare interactions, and attitudes toward the healthcare system among individuals with MRKH. METHODS: Participants with MRKH residing in the United States or Canada took part in semi-structured interviews on their MRKH-related healthcare experiences. Interview transcripts were thematically analyzed. RESULTS: People with MRKH conveyed that: (1) MRKH was not well known by healthcare providers and they were seldom provided with information and resources about MRKH, (2) they often needed to advocate for themselves in the healthcare system to receive adequate care, (3) sensitivity, inclusion, and knowledge from healthcare providers was invaluable, and 4) healthcare-system level barriers prohibited access to adequate care. CONCLUSIONS: Information and resources for MRKH patients should be age-appropriate, patient-centered, trauma-informed, and locally based. Providers should have access to evidence-based information and resources about MRKH, which includes knowledge of local specialist physicians, mental health specialists, pelvic health physical therapists, and other allied health professionals. Providers should also limit assumptions and use sensitive and inclusive language when communicating with patients around MRKH diagnosis, education, and development of treatment plans. Lastly, strategies for mitigating healthcare barriers should consider those with MRKH.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,005
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,264 · 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'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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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