Falling Between the Cracks: Compound Identity Discrimination Within Primary Healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Canadian primary care physicians (PCPs) are ill-equipped to support transgender and/or gender non-conforming (TGNC) people and also racialized people, with the majority of these professionals reporting little or no education about the nuances of either TGNC or racialized peoples’ health. As a result, individuals who possess both of these marginalized identities often have their healthcare needs neglected. Multiple stakeholders have called for training programs to expand medical health curricula; however, input from racialized TGNC people is necessary for the enhancement of physician education. The current study explores racialized TGNC peoples’ experiences with their PCP using qualitative interviewing. A total of 10 participants (n = 10) were asked to discuss their positive and negative experiences. The emergent themes of this study are medical mistreatment acceptance, mirrored positive and negative experiences, attribution errors placed on PCPs, and critical engagement with identity from patients. From the emergent themes, I develop a theoretical framework for PCPs to recognize the diverse lived experiences and knowledges of patients by providing a novel approach to anti-oppressive health 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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,028 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».