Using focus groups to inform a peer health navigator service for people who are transgender and gender diverse in Saskatchewan, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study investigated healthcare access and quality for people who are transgender and gender-diverse (PTGD) in Saskatchewan (SK), Canada, to inform a larger project that was piloting two peer health navigators for PTGD. METHODS: Two online focus groups were held. Nineteen participants were recruited to represent a broad range in age, gender and location in SK. Transcripts of the focus groups were analyzed using a thematic approach. RESULTS: The core theme that was identified was participants' desire for culturally safe healthcare. This core theme had two component themes: (1) systemic healthcare factors and (2) individual healthcare provider (HCP) factors. The healthcare system primarily acted as a barrier to culturally safe healthcare. HCPs could be either barriers or facilitators of culturally safe care; however, negative experiences outweighed positive ones. CONCLUSIONS: PTGD in SK face discrimination, with delays and barriers to care at all levels of the healthcare system. Peer health navigators can address some of these discrepancies; however, greater support is required for PTGD to be able to access culturally safe healthcare. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: People with lived experience/PTGD were involved in all stages of this project. They were included on the team as community researchers and co-developed the research project, conducted the focus groups, participated in the analyses and are co-authors. As well, both navigators and all the participants in the focus groups were also PTGD.
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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 | 0,012 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».