Practical guide to implementing patient-reported outcome measures in gender-affirming care: evaluating acceptability, appropriateness and feasibility
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Assess acceptability, appropriateness and feasibility of the Practical Guide to Implementing patient-reported outcome measures (PROMs) in Gender-Affirming Care (PG-PROM-GAC) from a sample of patients and healthcare professionals. DESIGN: Cross-sectional study conducted August-October 2023. SETTING: Participants were recruited from a National Health Service (NHS) gender clinic. PARTICIPANTS: Patient participants seeking care and healthcare professionals working at an NHS gender clinic were eligible for participation. The PG-PROM-GAC was sent to participants via email for review. OUTCOME MEASURES: Three validated tools to measure acceptability, appropriateness and feasibility were administered: the acceptability of intervention measure (AIM), intervention appropriateness measure (IAM) and feasibility of intervention measure (FIM). The percentage of participants indicating agreement or disagreement with items on the AIM, IAM and FIM was calculated. RESULTS: A total of 132 transgender and gender diverse (TGD) patients (mean age, SD: 33, 14) and 13 gender-affirming healthcare professionals (mean age, SD: 43, 11) completed the AIM, IAM and FIM, representing a range of gender identities. The cumulative percentage of patients indicating agree or strongly agree on the AIM, IAM and FIM for the patient-relevant strategies in the PG-PROM-GAC was over 50% for each item. The cumulative percentage of patients indicating disagree or strongly disagree on the AIM, IAM and FIM for the PG-PROM-GAC was less than 20% for each item. The cumulative percentage of healthcare professionals indicating agree or strongly agree on the AIM, IAM and FIM for the healthcare professional-relevant strategies in the PG-PROM-GAC was over 38% for each item. The cumulative percentage of healthcare professionals indicating disagree or strongly disagree on the AIM, IAM and FIM for the PG-PROM-GAC was less than 15% for each item. CONCLUSIONS: Gender-affirming healthcare professionals and TGD patients find the PG-PROM-GAC acceptable, appropriate and feasible. The PG-PROM-GAC is ready-to-use for clinicians, policy-makers and researchers committed to service improvement for gender-affirming care.
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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 | 0,194 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».