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Enregistrement W2116904019 · doi:10.1177/0008417413484450

Working with transgender clients: Learning from physicians and nurses to improve occupational therapy practice

2013· article· en· W2116904019 sur OpenAlexafffundvenue
Brenda L. Beagan, Alana Chiasson, Cheryl A. Fiske, Stephanie D. Forseth, Alisha C. Hosein, Marianne R. Myers, Janine E. Stang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensRoyal Alexandra HospitalWilliam Osler Health SystemCumulative Environmental Management AssociationBrampton Civic HospitalDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTransgenderNursingOccupational therapyHealth careLesbianMedicinePopulationMental healthPsychologyFamily medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Gender identity disorder and the process of transitioning involve both mental and physical health, yet there is virtually no discussion of transgender health care in occupational therapy. PURPOSE: This study draws on interviews with primary-care nurses and physicians about their experience with transgender health care, extending the insights gleaned there to make suggestions for occupational therapy practice with this population. METHOD: Semi-structured interviews were conducted with 12 primary care nurses and 9 physicians who had clinical experience with lesbian, gay, and bisexual patients. FINDINGS: Participants felt uncertain about transgender care, wanting more specialized knowledge. Collaborating with patients, acknowledging stigma, ensuring inclusive systems and procedures, navigating health care, and providing holistic care emerged as key elements for best practice. Advocacy was a crucial part of care provision. IMPLICATIONS: Suggestions are provided for therapists to ensure that space and interactions are welcoming to transgender clients as well as suggestions for occupational therapy intervention in the transitioning process.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,270 · 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'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

Citations52
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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