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Enregistrement W4405128381 · doi:10.1111/pan.15053

Analysis of Transgender and Gender‐Diverse Topics Within Diversity, Equity, and Inclusion Curricular Content in Pediatric Anesthesiology Fellowship Programs in the United States and Canada—A Prospective Survey

2024· article· en· W4405128381 sur OpenAlexaffabout
Marcus Krueger, Remigio A. Roque, Travis Reece‐Nguyen, Hilary MacCormick

Notice bibliographique

RevuePediatric Anesthesia · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransgenderInclusion (mineral)CurriculumMedicineGender diversityDiversity (politics)Medical educationAnesthesiologyFamily medicinePsychologyPolitical sciencePedagogyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Transgender and gender-diverse individuals experience higher burdens of health disparities compared to their cisgender counterparts. Contributing factors include decreased access and denial of care, experiences and fear of medical violence, and increasing legislative barriers. These patients often report having to educate healthcare professionals due to lack of expertise of transgender and gender-diverse issues within the medical community, with training deficits observed at all levels of medical training. AIMS: We surveyed pediatric anesthesiology fellowship directors in the United States and Canada with an aim to describe the current state of transgender and gender-diverse topics within diversity, equity, and inclusion curricular content across pediatric anesthesiology fellowship training programs. METHODS: A 25-question descriptive, cross-sectional, electronic survey was created and distributed to all pediatric anesthesiology fellowship program directors in the United States and Canada investigating the inclusion of transgender and gender-diverse topics within diversity, equity, and inclusion curriculum (if present) for pediatric anesthesiology fellows. RESULTS: A total of 33 responses were collected from 69 total invited programs. Diversity, equity, and inclusion curricula were present in 93.5% (29/31) of fellowship programs but only 29% (9/31) of programs included content specific to transgender and gender-diverse populations. Just 17% (5/29) of program directors thought their curriculum adequately prepared their graduates to care for transgender and gender-diverse patients. However, 69% (20/29) expressed a desire to see more educational content included in the future. Lack of knowledgeable faculty educators and time were the most chosen perceived barriers to inclusion. CONCLUSIONS: To our knowledge, this study is the first to evaluate pediatric anesthesiology fellowship curricula for inclusion of transgender and gender-diverse topics within diversity, equity, and inclusion curriculum. As the population of known transgender and gender-diverse youth increases, all pediatric anesthesiologists must be equipped to treat this population with appropriate clinical and cultural sensitivity. Future endeavors must include robust sexual orientation and gender identity data collection, access to educational materials from content experts, recruitment and empowerment of LGBTQ+ anesthesiologists, and increased dedicated time toward diversity, equity, and inclusion education, specifically in regard to the transgender and gender-diverse population. CLINICAL IMPLICATIONS: Lack of physician education on the care of transgender and gender-diverse patients is one of several factors contributing to the health disparities seen in this population; training deficits in the care of transgender and gender-diverse patients have been observed in all levels of medical training. Our data show a critical deficiency of transgender and gender-diverse topics within diversity, equity, and inclusion curricular content in pediatric anesthesiology fellowships in the United States and Canada and identify potential barriers to the inclusion of such content.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,717

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,110
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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