Improving Vulvar Self-examination Performance in a Population at Increased Risk of Vulvar Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the study was to evaluate whether a teaching session and optional reminders improved frequency of performance of vulvar self-examination (VSE) in a population at increased risk of vulvar cancer. METHODS: Participants were recruited from Colposcopy and Vulvar Dermatology clinics at a publicly funded academic hospital in Ontario, Canada. Participants completed a questionnaire, were taught how to perform a VSE, and were given an information booklet. They had the option to receive phone or electronic health record reminders to complete a VSE over the course of the next 6 weeks. After 6 weeks, participants were contacted to survey their VSE behaviors. Data were analyzed using descriptive statistics. RESULTS: Two hundred nineteen participants completed the study. Prior to the study, 28 participants (13%) had heard of VSE, while 31 (14%) had never looked at their external genitalia before. At a 6-week follow-up, 181 out of 219 participants (83%) completed a VSE, compared to 16% who regularly performed VSEs prior to the intervention ( p < .001). There was a statistically significant improvement in self-reported ability to find the labia minora, labia majora and urethra after the intervention. CONCLUSIONS: Despite low baseline levels of familiarity with VSE, a simple teaching session, with or without reminders was associated with high performance of VSE in a population at increased risk of vulvar cancer.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».