Current State of Transgender Medical Education in the United States and Canada: Update to a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The published literature on education about transgender health within health professions curricula was previously found to be sporadic and fragmented. Recently, more inclusive and holistic approaches have been adopted. We summarize advances in transgender health education. METHODS: A 5-stage scoping review framework was followed, including a literature search for articles relevant to transgender health care interventions in 5 databases (Education Source, LGBT Source, MedEd Portal, PsycInfo, PubMed) from January 2017 to September 2019. Search results were screened to include original articles reporting outcomes of educational interventions with a transgender health component that included MD/DO students in the United States and Canada. A gray literature search identified continuing medical education (CME) courses from 12 health professional associations with significant transgender-related content. RESULTS: Our literature search identified 966 unique publications published in the 2 years since our prior review, of which 10 met inclusion criteria. Novel educational formats included interdisciplinary interventions, post-residency training including CME courses, and online web modules, all of which were effective in improving competencies related to transgender health care. Gray literature search resulted 15 CME courses with learning objectives appropriate to the 7 professional organizations who published them. CONCLUSIONS: Current transgender health curricula include an expanding variety of educational intervention formats driven by their respective educational context, learning objectives, and placement in the health professional curriculum. Notable limitations include paucity of objective educational intervention outcomes measurements, absence of long-term follow-up data, and varied nature of intervention types. A clear best practice for transgender curricular development has not yet been identified in the literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».