Outcome measurement for gender-affirming care in Canada: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Gender-affirming care (GAC) includes interventions aimed at supporting an individual's gender identity. Canada is experiencing an increase in referrals for GAC, higher than any other health service; therefore, there is a need for a systematic approach to health outcome measurement to effectively evaluate care. This review aims to analyse health outcome measurement in Canadian GAC, focusing on what is measured, how it is measured and associated barriers and enablers. METHODS: A comprehensive search was conducted in MEDLINE, Embase, PsycINFO, Scopus and CINAHL, up to 26 December 2023. Inclusion criteria were original articles involving transgender or gender-diverse (TGD) patients receiving gender-affirming care in Canada. RESULTS: A total of 4649 articles were identified with 64 included, representing 6561 TGD patients. Most studies were conducted in Ontario (52%), British Columbia (19%) and Quebec (11%). The most common forms of GAC provided were hormonal (36%) and surgical (27%). Barriers to outcome measurement include that most studies (61%) did not use patient-reported outcome measures (PROMs). When PROMs were used, most did not capture gender-related constructs (eg, gender dysphoria). Barriers to accessing care included stigma, discrimination, lack of clinician knowledge, geographic, socioeconomic and institutional barriers. CONCLUSION: This review reveals gaps in outcome measurement for GAC, particularly underutilisation of PROMs and inconsistent outcome measurement and reporting. There is a need to systematically implement PROMs, including those measuring gender-related constructs, to promote patient-centred care. This review provides evidence-based recommendations for improving health outcomes for TGD individuals in Canada.
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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 | 0,025 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».