Practical Strategies for Improving Men’s Health: Maximizing the Patient-Provider Encounter
Notice bibliographique
Résumé
An inconsistent or lack of access to a healthcare provider (HCP) can lead to advanced morbidity and is an oft-cited barrier to advancing health, particularly in the U.S. Review of select literature consistently suggests men are far less likely to engage within the healthcare system, which is particularly problematic relating to preventive service access. As many health conditions are preventable and/or treatable in earlier stages, delay in screening and treatment often leads to long-term adverse health outcomes. Lack of early and frequent preventive healthcare may even be perceived as “normative” where poorer health outcomes in males are expected. Some evidence demonstrates a clear connection that seeking help via healthcare runs contrary to masculinity and dominant masculine principles, such as being strong/sturdy, working through pain, avoiding weakness, and/or perceptions of femininity, among other psychosocial phenomena. Changing healthcare “culture” concerning the care of males (i.e., gender-sensitive care) may provide a salient avenue to encourage more consistent and preventive contact, or “touch points,” in the patient-provider dynamic. There is a need to understand how social norms and practices in healthcare and medical settings can be effectively leveraged to address life-long male health outcomes versus focusing on late(r)-stage palliative care. The purpose of this article is to advance dialogue concerning practical considerations, such as resources (e.g. time, money) and methods (e.g., practitioners considering whether men respond best to immediate efforts to establish rapport versus a traditional power-based dynamic during the medical interaction) to inform gender-sensitive touchpoints in the healthcare of men. Location and types of facilities where men are willing to seek care (preventative or palliative) also need to be considered in a holistic, gendersensitive patient-provider healthcare model. Implications, policies, and evidence-based practical strategies for leveraging medical education, prevention programming, proper and improper recognition, and health management, and long-term treatment are presented and discussed with the practitioner in mind. Although there is a U.S.-focus with our proposed strategies, we aim to provide a more global context with our future work on this topic.
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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 | 0,034 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,006 |
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 ».