MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2896673559 · doi:10.2196/11695

Utilization of the Veterans Affairs’ Transgender E-consultation Program by Health Care Providers: Mixed-Methods Study

2018· article· en· W2896673559 sur OpenAlexvenueno aff
John R. Blosnich, Keri L. Rodriguez, Kristina L. Hruska, Dio Kavalieratos, Adam J. Gordon, Alexis Matza, Susan M Mejia, Jillian C. Shipherd, Michael R. Kauth

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVeterans AffairsTransgenderTransgender PersonHealth careMedicineMEDLINENursingFamily medicinePsychologyPolitical scienceHuman immunodeficiency virus (HIV)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In 2015, the Department of Veterans Affairs (VA) nationally implemented a transgender e-consultation (e-consult) program with expert clinical guidance for providers. OBJECTIVE: This mixed-methods project aimed to describe providers' program experiences, reasons for nonuse of the program, and ways to improve the program use. METHODS: From January to May 2017, 15 urban and rural VA providers who submitted at least one e-consult in the last year participated in semistructured interviews about their program experiences, which were analyzed using content analysis. From November to December 2017, 53 providers who encountered transgender patients but did not utilize the program participated in a brief online survey on the reasons for nonuse of the program and the facilitators encouraging use. RESULTS: Qualitative analysis showed that providers learned of the program through email; colleagues; the electronic health record (EHR) system; and participation in the VA Lesbian, Gay, Bisexual, and Transgender committees or educational trainings. Providers used the program to establish care plans, hormone therapy recommendations, sexual and reproductive health education, surgical treatment education, patient-provider communication guidance, and second opinions. The facilitators of program use included understandable recommendations, ease of use through the EHR system, and status as the only transgender resource for rural providers. Barriers to use included time constraints, communication-related problems with the e-consult, impractical recommendations for underresourced sites, and misunderstanding of the e-consult purpose. Suggestions for improvement included addition of concise or sectioned responses, expansion of program awareness among providers or patients, designation of a follow-up contact person, and increase in provider education about transgender veterans and related care. Quantitative analysis showed that the common reasons for nonuse of the program were no knowledge of the program (54%), no need of the program (32%), and receipt of help from a colleague outside of e-consult (24%). Common suggestions to improve the program use in quantitative analyses included provision of more information about where to find e-consult in the chart, guidance on talking with patients about the program, and e-mail announcements to improve provider awareness of the program. Post hoc exploratory analyses showed no differences between urban and rural providers. CONCLUSIONS: The VA transgender e-consult program is useful for providers, but there are several barriers to implementing recommendations, some of which are especially challenging for rural providers. Addressing the identified barriers and enhancing the facilitators may improve program use and quality care for transgender veterans.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,433 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Medical InformaticsMême sujetLGBTQ Health, Identity, and PolicyTravaux en français237 207