D151. The Gender-Q: A Rigorous, Modular, Patient-reported Outcome Measure For Gender-affirming Care
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop a comprehensive, rigorous PROM to assess outcomes of gender-affirming care in clinical practice, research, and quality initiatives (the GENDER-Q) METHODS: A mixed-methods, multiphase approach was used. In phase 1, in-depth interviews were conducted with adults seeking gender-affirming care from 4 countries (US, Canada, Denmark, Netherlands). Data were analyzed and used to develop a conceptual framework and item pool, which was used to develop preliminary scales. Iterative feedback was sought from clinicians and patients on the scales, and used to refine/develop new scales. The scales were pilot-tested using a crowd-sourcing platform. RESULTS: Data from interviews with 84 transgender and gender diverse adults (34±14years) resulted in 42 preliminary scales that were developed covering the concepts in the conceptual framework. Feedback from 50 clinicians and patient participants (n=7 to 14, depending on scale) was used to refine and develop 15 new scales, resulting in 55 scales in the field test version. Pilot-test was completed (n=602) and used to make minor changes to the GENDER-Q (e.g., drop items). CONCLUSION: The GENDER-Q was developed using extensive input from TGD individuals and clinician experts and represents the most comprehensive set of independently functioning, unidimensional scales that are available to-date. Phase 2 involves an international field-test (currently underway; n=1900), following which the scales will be made available at no charge for academic and clinical research.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».