Understanding Transgender and Gender-Diverse Youth’s Experiences Receiving Care via Telemedicine: Qualitative Interview Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Access to virtual care has increased since the beginning of the COVID-19 pandemic, yet little is known about transgender and gender-diverse (TGD) youth's experiences and perspectives on receiving care via telemedicine. OBJECTIVE: The purpose of this study was to explore these experiences to (1) inform necessary changes to the provision of pediatric gender-affirming care and (2) help providers and health systems determine if and how telemedicine should be made available post pandemic. METHODS: Youth (aged 14-17 years) who completed a telemedicine visit in the Seattle Children's Gender Clinic were invited to participate in a semistructured interview exploring perceived advantages or disadvantages of telemedicine and preferred visit modalities. Interview transcriptions were analyzed by 2 research team members using an inductive thematic analysis framework. RESULTS: A total of 15 TGD youth completed an interview. Commonly cited advantages of telemedicine were convenience and comfort with having visits in their own environments. Reported disadvantages included technical issues, discomfort with the impersonal nature, lack of familiarity with the platform, and privacy concerns. Overall, slightly more youth preferred in-person visits over telemedicine, referencing both specific characteristics of the clinical visit (ie, initial vs return and complexity) and proximity to the clinic as reasons for this preference. Although a plurality of TGD youth preferred in-person visits, they also recognized the value of telemedicine and the impact it may have in facilitating access to care. CONCLUSIONS: Given the variations in needs and visit complexity, our study supports the provision of both in-person and telemedicine modalities as options for pediatric gender-affirming care.
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 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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».