Towards equity & inclusion: a critical examination of genetic Counselling Education on Intersex Healthcare
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intersex describes a diversity of individuals with variations in sex characteristics (VSC), reflecting underlying differences in reproductive anatomy, hormones, and/or genes and chromosomes. With a shift towards socially-conscious clinical practices, genetic counsellors (GCs) are increasingly needing to provide comprehensive care to individuals with VSC and their families. However, the current quality of training provided to genetic counsellors on intersex health is unclear. METHODS: Qualitative interviews were conducted between Jan-Feb 2021 with 20 current and graduated students of Canadian GC training programs to assess the quality of GC education on intersex health topics. An agency-based model of VSC health as proposed by Crocetti et al. was used to guide the inductive thematic data analysis. RESULTS: Results revealed three key themes: limited discussions on psychosocial considerations when caring for intersex individuals, enthusiasm for integrating more intersex training into the curriculum, and personal initiative in ensuring equity and justice in the care of individuals with VSC. CONCLUSIONS: These findings demonstrate existing knowledge gaps in the GC curriculum, with a need to increase the profession's overall awareness on intersex issues. GC training programs have an opportunity to meet the desires of students while promoting person-centered and validating healthcare for the intersex community.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».