Collaborating with transgender youth to train healthcare professionals: randomized controlled trial of a didactic enhanced by brief videos
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BackgroundIn collaboration with members of the transgender and gender diverse (TGD) community, we created a didactic resource about the unique needs of TGD youth. MethodsWe developed teaching materials enhanced by video clips of two TGD adolescents openly sharing aspects of their lived experience. We compared the video and no video conditions in a randomized controlled trial (RCT) in which participants were assigned to one of four parallel conditions: 1) a transgender [TgV] or 2) a cisgender [CgV] woman presenting with videos embedded into the presentation, 3) the same cisgender woman presenting without the videos [CgN], or 4) a no intervention control [NiC]. Our primary outcome was change in the total score of the Transgender Knowledge, Attitudes, and Beliefs Scale (T-KAB). ResultsWe recruited and proportionally randomized 467 individuals, 200 of whom completed ratings before and after the intervention: TgV (n = 46), CgV (N = 46), CgN (n = 44), and NiC (n = 64). Mean scores on all measures of TGD acceptance increased in the video group, compared to the no video group. Improvements persisted after 30 days (p < 0.01), except on perceptions about TGD family members. The three active intervention groups did not differ in efficacy.ConclusionsThese findings provide empirical evidence that a well-informed presenter, regardless of their gender, can achieve similar improvements in perceptions and knowledge about TGD youth when using a resource that can be disseminated free of cost.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».