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Enregistrement W4223586235 · doi:10.1007/s10459-022-10112-y

Transgender health content in medical education: a theory-guided systematic review of current training practices and implementation barriers & facilitators

2022· review· en· W4223586235 sur OpenAlexaff
Jason O. van Heesewijk, Alex Kent, Tim C. van de Grift, Alex Harleman, Maaike Muntinga

Notice bibliographique

RevueAdvances in Health Sciences Education · 2022
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransgenderCurriculumPsychological interventionThematic analysisMedical educationPsychologyMedicineQualitative researchNursingPedagogySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health disparities faced by transgender people are partly explained by barriers to trans-inclusive healthcare, which in turn are linked to a lack of transgender health education in medical school curricula. We carried out a theory-driven systematic review with the aim to (1) provide an overview of key characteristics of training initiatives and pedagogical features, and (2) analyze barriers and facilitators to implementing this training in medical education. We used queer theory to contextualize our findings. We searched the PubMed/Ovid MEDLINE database (October 2009 to December 2021) for original studies that reported on transgender content within medical schools and residency programs (N = 46). We performed a thematic analysis to identify training characteristics, pedagogical features, barriers and facilitators. Most training consisted of single-session interventions, with varying modes of delivery. Most interventions were facilitated by instructors with a range of professional experience and half covered general LGBT+-content. Thematic analysis highlighted barriers including lack of educational materials, lack of faculty expertise, time/costs constraints, and challenges in recruiting and compensating transgender guest speakers. Facilitators included scaffolding learning throughout the curriculum, drawing on expertise of transgender people and engaging learners in skills-based training. Sustainable implementation of transgender-health objectives in medical education faces persistent institutional barriers. These barriers are rooted in normative biases inherent to biomedical knowledge production, and an understanding of categories of sex and gender as uncomplicated. Medical schools should facilitate trans-inclusive educational strategies to combat transgender-health inequities, which should include a critical stance toward binary conceptualizations of sex and gender throughout the curriculum.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,706
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,317
Tête enseignante GPT0,624
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations110
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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