Outcomes of gender-sensitivity educational interventions for healthcare providers: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although gender plays an important role in health, most healthcare providers lack knowledge in providing gender-sensitive care. Offering gender-sensitivity training for healthcare providers can help to address gender-based health inequalities. Method: A mixed-methods systematic review of gender-sensitivity training programmes or interventions for healthcare providers was undertaken to assess their outcomes and to document areas for future research. Comprehensive searches of seven international databases were conducted for peer-reviewed literature published between 1998 and 2018. Eligible studies included at least one outcome related to gender-sensitivity training for healthcare providers. Results: Twenty-nine studies met the inclusion criteria. Fourteen studies focused on gender-sensitivity in reducing gender bias towards men and women, and 15 studies focused on addressing the needs of lesbian, gay, bisexual and transgender (LGBT) patients. Thirty-seven percent of studies showed a significant improvement in gender-related knowledge, attitudes or practice after the training. Multiple training methods were used to teach gender-sensitive care. Common content of the training included learning sex/gender terminology, understanding gender issues and inequalities in health, stigma and discrimination and communication skills. The duration and frequency of interventions ranged considerably. Sex differences in training outcomes also occurred among the learners. Conclusion: Review findings highlight that although gender-sensitivity training for healthcare providers is increasing, there is insufficient evidence to determine its effectiveness. Additional, more rigorously designed studies are needed to assess the long-term implications on learner behaviours and practices, especially across a wide variety of healthcare providers.
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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 | 0,014 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».