Foregone Healthcare: A Secondary Analysis of Survey Data on the Experiences of a Sample of Transgender and Non-Binary in Nova Scotians
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Previous international research has identified transgender and non-binary populations have poor health outcomes, due in part to foregone healthcare.Objective: This study focuses on examining the healthcare challenges in accessing gender-affirming care among a sample of transgender and non-binary Nova Scotians, and how these experiences may contribute to foregone healthcare.Methods: This research utilized secondary data analysis of a subset of data from an existing province-wide online survey was conducted of transgender and non-binary Nova Scotians. The methodology of this study employs both descriptive statistics and thematic analysis of close-ended and open-ended survey response categories. The socioecological model was used as the conceptual framework to describe the various levels of influence contributing to foregone healthcare among this population.Results: Three main themes emerged from the data, including fear of discrimination leading to decreased quality of care, poor availability of transgender and non-binary specific health services, and perceived or actual low levels of cultural competency among healthcare providers.Conclusion/Discussion: These factors contributed to foregone healthcare within this population which in turn led to a number of recommendations to improve patient-provider interactions. Specifically, we recommend additional resources and training for health care providers and trainees to improve their cultural competency in providing gender-affirming care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».