“I am afraid of being treated badly if I show it”: A cross-sectional study of healthcare accessibility and Autism Health Passports among UK Autistic adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Autistic people are more likely to experience stigma, communication barriers and anxiety during healthcare. Autism Health Passports (AHPs) are a communication tool that aim to provide information about healthcare needs in a standardised way. They are recommended in research and policy to improve healthcare quality. AIM: To explore views and experiences of AHPs among Autistic people from the UK who have been pregnant. METHODS: We developed an online survey using a combination of open and closed questions focused on healthcare impairments and views and experiences of AHPs. Data were anlaysed using descriptive statistics, Kruskal-Wallis tests, and content analysis. FINDINGS: Of 193 Autistic respondents (54% diagnosed, 22% undergoing diagnosis and 24% self-identifying), over 80% reported anxiety and masking during healthcare always or most of the time. Some significant differences were identified in healthcare (in)accessibility by diagnostic status. Only 4% of participants knew a lot about AHPs, with 1.5% of participants using one at least half of the time. Almost three quarters of respondents had not previously seen an AHP. Open text responses indicated that the biggest barrier to using an AHP was a belief that health professionals would discriminate against Autistic patients. Additional barriers included staff lack of familiarity with AHPs and respondents expecting a negative response to producing an AHP. CONCLUSIONS: Our findings suggest that AHPs are not reducing health inequalities for Autistic adults who have been pregnant. Alternative solutions are needed to reduce health inequalities for Autistic people.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».