MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4280597596 · doi:10.2196/36266

Sexual Health Assessment Is Vital to Whole Health Models of Care

2022· article· en· W4280597596 sur OpenAlexvenueno aff
Alex Uzdavines, Drew A. Helmer, Juliette F Spelman, Kristin Mattocks, Amanda M. Johnson, John F. Chardos, Kristine E. Lynch, Michael R. Kauth

Notice bibliographique

RevueJMIRx Med · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenter for Innovations in Quality, Effectiveness and SafetyU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésReproductive healthHealth careTransgenderSexual orientationHuman sexualityMedicineHealth equityLesbianNursingPsychologyFamily medicinePublic healthSocial psychologyEnvironmental healthPopulationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sexual health is the state of well-being regarding sexuality. Sexual health is highly valued and associated with overall health. Overall health and well-being are more than the absence of disease or dysfunction. Health care systems adopting whole health models of care need to incorporate a holistic assessment of sexual health. This includes assessing patients' sexual orientation and gender identity (SOGI). If health systems, including but not limited to the Veterans Health Administration (VHA), incorporate sexual health into whole health they could enhance preventive care, promote healthy sexual functioning, and optimize overall health and well-being. Assessing sexual health can give providers important information about a patient's health, well-being, and health goals. Sexual concerns or dysfunction may also signal undiagnosed health conditions. Additionally, collecting SOGI information as part of a sexual health assessment would allow providers to address problems that drive disparities for lesbian, gay, bisexual, transgender, queer, and similar minority (LGBTQ+) populations. Health care providers do not routinely assess sexual health in clinical practice. One barrier is a gap in communication between patients and providers. Providers cite beliefs that patients will bring up sexual concerns themselves or might be offended by discussing sexual health. Patients often report an expectation that providers will bring up sexual health and being comfortable discussing sexual health with their providers. Within the VHA, the lack of a sexual health template within the electronic health record (EHR) adds an additional barrier. The VHA's transition toward whole health and updates to its EHR provide unique opportunities to integrate sexual health assessment into routine care. We highlight system modifications to address this within the VHA. These examples may be helpful for other health care systems interested in moving toward whole health. It will be vital for health care systems integrating a whole health approach to develop both practical and educational interventions to address the communication gap. These interventions will need to target both providers and patients in health care systems that transition to a whole health model of care, not just the VHA. Both the communication gap between providers and patients, and the lack of support within some EHR systems for sexual health assessment are barriers to assessing sexual health in primary care clinics. Routine sexual health assessment would benefit patient well-being and present an opportunity to address health disparities for LGBTQ+ populations. Health care systems (ie, both the VHA and other systems) can overcome these barriers by implementing educational interventions and updating their EHRs and back-end data structures. VHA's expertise in developing and implementing health education interventions and EHR-based quality improvements may help inform interventions beyond VHA.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,011

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,393 · 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'étudeSans objet
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

Citations31
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIRx MedMême sujetLGBTQ Health, Identity, and PolicyTravaux en français237 207