Self-perceived confidence and competence of medical students in treating patients with diverse sexualities and genders
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Insufficient knowledge among health staff about people with diverse sexualities and genders (DSGs) can hinder access to care. This student-initiated project aimed to ascertain medical students’ self-perceived confidence and competence in treating patients with DSGs, identify student satisfaction with DSG curricular content and identify discrimination and/or biases. Methods: In 2022, medical students from an Australian medical program were surveyed using an adapted medical student survey instrument used in the United States and Canada. Results: The response rate of 15% (n = 91) included 70% heterosexual students. Respondents reported more confidence in treating patients with diverse sexualities (68%) compared to patients with diverse genders (41%). They reported greater competence in identifying their own implicit biases and impact on the delivery of DSG care (75%) but were less competent in describing treatment options (17%). Respondents reported having witnessed or experienced DSG discrimination (26%) and heterosexism (38%). Respondents (93%) want increased DSG content in the medical curriculum. Conclusion: To address gaps in DSG health knowledge among clinicians, further DSG teaching in the medical curriculum may inform better future practice and patient care.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».