The training needs for gender-sensitive care in a pediatric rehabilitation hospital: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gender is an important social determinant of health; however, clinicians often lack training in how to provide gender-sensitive care. Offering appropriate and relevant training could help to address some gender-based health inequalities. Our objective was to identify and describe the training needs for gender-sensitive care among pediatric rehabilitation healthcare providers. METHODS: This study used an interpretive descriptive qualitative design to conduct interviews with 23 pediatric rehabilitation healthcare providers (19 women, 3 men, 1 transgender man), from a pediatric rehabilitation hospital in a large urban center, in Ontario, Canada from a range of disciplines. Interviews were transcribed verbatim and analyzed using an open-coding inductive thematic analysis. RESULTS: Our analysis revealed the following themes: [1] lack of knowledge about gender-sensitive care and the need for more training; [2] content of the desired training (i.e., gender differences, effective communication and how to practice gender-sensitive care) and [3] delivery method of the training. CONCLUSIONS: Enhanced gender-sensitive training for healthcare providers is required for optimizing patient outcomes and addressing gender-based health inequalities. Educators in pediatric rehabilitation should consider developing gender-sensitive care training that is embedded within post-graduate education and also continuing education within hospitals and community care centers.
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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 | 0,018 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».