Exploring Health Care Professionals’ Perspectives on Education, Awareness, and Preferences for Digital Educational Resources to Support Transgender, Nonbinary, and Intersex Care: Interview Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health care professionals often face challenges in providing affirming and culturally competent care to transgender, nonbinary, and intersex (TNBI) patients due to a lack of understanding and training in TNBI health care. This gap highlights the opportunity for tailored educational resources to enhance health care professionals' interactions with TNBI individuals. OBJECTIVE: This study aimed to explore health care professionals' perspectives on education and awareness of health issues related to TNBI individuals. Specifically, it aimed to identify their needs, challenges, and preferences in accessing and using digital educational resources to enhance their knowledge and competence in providing inclusive and effective care for this population. METHODS: A qualitative research approach was used in this study. In total, 15 health care professionals were recruited via convenience sampling to participate in semistructured interviews. Thematic analysis was applied to identify recurring codes and themes. RESULTS: The study identified several themes and subthemes related to gender diversity awareness, inclusive communication and understanding the needs of TNBI individuals, societal and structural challenges, regulatory gaps in training and support infrastructure, education and training needs for health care professionals on TNBI care, educational resources and training tools for TNBI care, challenges and design considerations for eHealth tools integrations, and evaluating eHealth impact. Participants identified communication barriers, the need for health care providers to use inclusive language, and gaps in both health care system infrastructure and specialized training for gender-affirming care. In addition, participants expressed a need for comprehensive education on transgender and nonbinary health issues, resources for mental health professionals, user-friendly design, and accessibility features in eHealth tools. CONCLUSIONS: The study revealed substantial deficiencies in health care professionals' knowledge of gender diversity, cultural competency, and the importance of inclusive communication. Addressing the identified barriers and challenges through targeted interventions, such as providing training and support for health care professionals, investing in user-friendly design and data security, and promoting cultural competence in TNBI health care, is essential. Despite integration challenges, eHealth tools have the potential to improve patient-health care professional relationships and access to 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 | 0,014 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».