Exploring the role of gender and gendered pain expectation in physiotherapy students
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Gender and gender role pain expectations may influence how health care providers interact with and manage their patients’ symptoms.Purpose The purpose of this study was to describe gendered traits and gender role pain expectations among physical therapy students.Method A survey assessing gendered traits and gender role expectations in relation to pain was completed by a sample of 171 physical therapy students (120 women, 51 men). Data were analyzed using descriptive statistics and differences between men and women were tested with chi-square or Kruskal-Wallis.Results Men and women in physical therapy training were not different on 13 out of 16 of the gendered traits. The exceptions were that men rated themselves as more “decisive” compared to women (mean rank = 103.8 vs. mean rank = 78.4, P = 0.001) and women rated themselves as more “emotional” (mean rank = 91.95 vs. mean rank = 72.01, P = 0.009) and more “nurturing” (mean rank = 90.89 vs. mean rank = 72.91, P = 0.020).No significant differences were found in terms of gendered expectations of pain sensitivity, endurance, or in terms of personal experience of pain between the men and women in the sample. However, the majority (75%) of participants reported that women were more willing to report pain compared to men. Finally, both groups rated themselves as no different in handling pain compared to a typical man or woman.Conclusion In conclusion, men and women in training to be physical therapists demonstrate similar gendered trait profiles and little gender bias in relation to pain expectations.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».