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 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 | 0,013 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».