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Enregistrement W4406497570 · doi:10.1097/lgt.0000000000000869

A Narrative Review of the Vulvar Disease Literature With Images of Women of Color

2025· review· en· W4406497570 sur OpenAlexaff
Gabriela Ashenafi, Ulrike Dehaeck, N A Madnani, Ebony Parker‐Featherstone, Natalie A. Saunders, Kathryn C. Welch, Arshpreet Kaur Mallhi, Hope K. Haefner

Notice bibliographique

RevueJournal of Lower Genital Tract Disease · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFemale Genital Mutilation/Cutting Issues
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePopulationHealth careVulvar DiseasesDiseaseNarrativeScarcityVulvar cancerGerontologyFamily medicineDermatologyVulvaPathologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess the existing literature on vulvar disease in women of color (WOC). METHODS: A narrative review was conducted to assess the literature on vulvar disease in WOC and evaluate the presence of images in this population. The search encompassed PubMed and OVID using relevant terms related to vulvar conditions and various groups of WOC. Case reports, as well as posters were excluded. Books on this topic were searched using these two search engines and Google, as well as the Taubman Health Sciences Library at the University of Michigan. This library contains numerous books on vulvar diseases commonly used by health care providers. RESULTS: This query identified 24 journal publications on vulvar diseases in WOC. Twenty-six books, commonly used by health care providers, were found to have been published with vulvar images of WOC. However, only 1 focused specifically on vulvar diseases in WOC. CONCLUSIONS: There is a notable scarcity of articles and books addressing vulvar conditions specifically in WOC. This gap in literature limits the understanding of how these conditions may uniquely affect this demographic population. Additional research and resources are essential to effectively represent and meet the health needs of WOC.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,314 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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