Missed opportunities: are residents prepared to care for transgender patients? A study of family medicine, psychiatry, endocrinology, and urology residents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The transgender (trans) population faces multiple barriers in accessing health care, with knowledge deficits of health care providers contributing substantially. Trans patients report having to teach health care professionals about their own health needs. We compared perceptions of trans-care education and training across family medicine, psychiatry, endocrinology, and urology residency training programs at the University of Toronto. METHODS: We surveyed residents to assess their perceptions of and attitudes towards trans-care, exposure to trans patients, knowledge of trans-specific clinical care, and the state of trans-care education within their training. We used Likert scale data to identify patterns across residency programs. We collected open-ended responses to further explain quantitative findings where appropriate. RESULTS: Of 556 residents approached, 319 participated (response rate = 57.4%). Nearly all endocrinology and psychiatry residents agreed that trans-care falls within their scope of practice, while only 71% and 50% of family medicine and urology residents did, respectively. Though participants were at different stages of their postgraduate training when surveyed, only 17% of all participants predicted they would feel competent to provide specialty-specific trans-care by the end of their residency and only 12% felt that their training was adequate to care for this population. CONCLUSION: Though the study revealed a willingness to serve this population, there was a lack of clinical exposure and trans-related teaching within postgraduate curricula resulting in feelings of unpreparedness to meet the health care needs of this underserved population.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».