Usability of Virtual Visits for the Routine Clinical Care of Trans Youth during the COVID-19 Pandemic: Youth and Caregiver Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated families’ perspectives on the usability of virtual visits for routine gender care for trans youth during the COVID-19 pandemic. An online survey, which included a validated telehealth usability questionnaire, was sent to families who had a virtual Gender Clinic visit between March and August 2020. A total of 87 participants completed the survey (28 trans youth, 59 caregivers). Overall, usability was rated highly, with mean scores between “quite a bit” and “completely” in all categories (usefulness, ease of use, interface and interaction quality, reliability, and satisfaction). Caregivers reported higher usability scores compared to trans youth [mean (SD) 3.43 (0.80) vs. 3.12 (0.93), p = 0.01]. All families felt that virtual visits provided for their healthcare needs. A total of 100% of youth and caregivers described virtual appointments as safer or as safe as in-person visits. A total of 94% of participants would like virtual visits after the pandemic; families would choose a mean of two virtual and one yearly in-person visit with a multidisciplinary team. Overall, virtual gender visits for trans youth had impressive usability. Participants perceived virtual visits to be safe. For the future, a combination of virtual and in-person multidisciplinary visits is the most desired model.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».