Abstract 237: Do We Treat Women Differently? Health Care Providers’ Perspectives on Gender Differences in Post-arrest Care
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To explore the perspectives of health care providers (HCP) on previously observed gender-related differences in post-arrest care, and to identify potential barriers to care delivery amenable to modification that may minimize disparities in care. Methods: Qualitative study based on semi-structured interviews conducted with 27 HCPs at six hospitals in southern Ontario from July 2012 through March of 2013. A combination of purposeful and snowball sampling was used to recruit representative participants: gender, age, professional designation, and practice settings). Interviews were conducted by phone or in-person and lasted from 15-60 minutes. All interviews were audio-taped, transcribed, and coded inductively using a descriptive content analytic approach to identify common themes and patterns (constant comparison). Results: Most HCPs indicated that they did not feel that the care offered to female and male post-arrest patients was markedly different; rather each patient is treated as “a life to be saved” where treatment is by protocol and each arrest is context-dependent. In attempting to address potential differences in care, participants characterized gender as one of many contributing factors (clinical, social and individual circumstances), that are entangled with other social determinants of health (age, family structure, ethnicity). Factors operating at the individual-, institutional- and social structural levels may explain any observed differences. For example, once patients are transferred to the ICU for ongoing management, many HCPs felt that decision-making surrounding withdrawal of life support might differ based on gender, but intersects closely with other factors including family support, ethnicity and religion. Conclusion: HCPs do not perceive gender-based differential access to evidence-based resuscitation care is occurring. They do not believe differential access is contributing to observed differences in post-arrest outcomes between men and women. Rather, gender was portrayed as embedded within an array of social determinants of health as well as clinical and physiological factors that were difficult to separate. Future studies should focus on these other factors and explore how they relate to gender.
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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 | 0,013 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».