Understanding clinicians’ strategies for providing gender-sensitive care: an exploration among pediatric rehabilitation health care providers
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Although there is an increasing awareness of the critical role of gender within pediatric rehabilitation, little is known about the strategies that clinicians use to provide such care. The purpose of this study was to explore clinicians' strategies for providing gender-sensitive care within a pediatric rehabilitation hospital. METHODS: We used a qualitative needs assessment design and a convenience sampling strategy to recruit clinicians from a pediatric rehabilitation hospital. We conducted interviews with 23 pediatric rehabilitation health care providers from various disciplines. We applied a thematic analysis to the interview transcripts. RESULTS: Our analysis revealed the following themes regarding clinicians' strategies in providing gender-sensitive care: (1) awareness of gender biases and not making assumptions; (2) recognizing gender-based vulnerabilities; (3) respecting patient values, preferences and needs; and (4) advocacy. CONCLUSION: Health care providers working within pediatric rehabilitation have several strategies for providing a gender-sensitive care approach to clients.IMPLICATIONS FOR REHABILITATIONClinicians should seek training (i.e., appropriate terminology, creating inclusive spaces) in how to recognize gender-based health vulnerabilities, especially among patients who identify as non-binary or transgender.Clinicians should make an effort to try to be aware of their own biases and not make gender-based assumptions.Advocacy, respecting patient values, preferences and needs are important aspects of providing gender-sensitive care.
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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 | 0,038 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».