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Enregistrement W4224309528 · doi:10.1136/bmjopen-2021-050890

Integration of sex and gender in a continuing professional development course on diabetes and depression: a mixed methods feasibility study

2022· article· en· W4224309528 sur OpenAlexafffundabout
Alèxe Deom Tardif, Amédé Gogovor, Sabrina Guay-Bélanger, Nicole Parent, André Gaudreau, Danièle Remy-Lamarche, Luc Vigneault, Gérard Ngueta, André Bilodeau, France Légaré

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensMcGill UniversityCanadian Association of PhysicistsFrancophone University AssociationCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleUniversité LavalHôpital Saint-François d'AssiseCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services Sociaux
Organismes subventionnairesInstitute of Gender and HealthCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineDepression (economics)Diabetes mellitusLife course approachEpidemiologyCourse (navigation)Family medicinePsychiatryGerontologyMedical educationInternal medicineDevelopmental psychologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Assess the feasibility and impact of a continuous professional development (CPD) course on type 2 diabetes and depression on health professionals' intention to include sex and gender considerations in patient care. DESIGN AND SETTING: In collaboration with CPD organisations and patient-partners, we conducted a mixed-methods feasibility controlled trial with postintervention measures in three Canadian provinces. PARTICIPANTS: Of 178 eligible health professionals, 127 completed questionnaires and 67 participated in semistructured group discussions. INTERVENTION AND COMPARATOR: An interactive 1 hour CPD course, codesigned with patient-partners, on diabetes and depression that included sex and gender considerations (innovation) was compared with a similar course that did not include them (comparator). OUTCOMES: Feasibility of recruitment and retention of CPD organisations and patient-partners throughout the study; adherence to planned activities; health professionals' intention to include sex and gender considerations in patient care as measured by the CPD-Reaction questionnaire; and barriers and facilitators using the Theoretical Domains Framework. RESULTS: All recruited CPD organisations and patient-partners remained engaged throughout the study. All planned CPD courses occurred. Overall, 71% of eligible health professionals participated (63% under 44 years old; 79.5% women; 67.7% practising in French; 66.9% practising in Quebec; 78.8% in urban practice). After training, mean intention scores for the innovation (n=49) and control groups (n=78) were 5.65±0.19 and 5.19±0.15, respectively. Mean difference was -0.47 (CI -0.95 to 0.01; p=0.06). Adjusted for age, gender and practice settings, mean difference was -0.57 (CI -1.09 to -0.05; p=0.03). We identified eight theoretical domains related to barriers and six related to facilitators for providing sex-adapted and gender-adapted diabetes and depression care. CONCLUSIONS: CPD training on diabetes and depression that includes sex and gender considerations is feasible and, compared with CPD training that does not, may prompt health professionals to modify their care. Addressing identified barriers and facilitators could increase intention. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT03928132 with ClinicalTrials.gov; Post-results.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,258
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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