Evaluation of physician assistant students' perceived preparedness in providing health care to people who may identify as Lesbian, Gay, Bisexual, and Transgender
Notice bibliographique
Résumé
People who identify as lesbian, gay, bisexual, and transgender (LGBT) face barriers to accessing appropriate, non-discriminatory culturally-safe health care. An important strategy to address the disparities experienced by the LGBT population is to ensure preparedness of students graduating from health care professions. Canadian Physician Assistant students’ level of preparedness in caring for LGBT+ patients is unknown. This study used an online survey distributed to students and alumni of the Master of Physician Assistant Studies at the University of Manitoba to characterize the LGBT+-related health curriculum, and to determine Physician Assistant students’ self-reported preparedness in providing care to patients who identify as LGBT+. We also conducted an interview with a curriculum developer to further characterize the curriculum and to confirm survey findings. Of 34 survey participants, 32 were included in the final analysis. Most students/alumni rated the LGBT+-related curriculum as “fair” or worse. The topics that students and alumni felt most prepared to address where HIV, sexually transmitted infections, alcohol use, tobacco and other drug use, safe sex and gender identity. They felt least prepared addressing sex reassignment surgery, transitioning, adolescent health, disorders of sex development, and body image. Finally, by using our findings as a needs assessment, we proposed recommendations for inclusion of LGBT+-related health content in the Master of Physician Assistant Studies program at the University of Manitoba.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».