Assessing and Documenting Gender Identity in Emergency Departments: A Narrative Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Many equity-deserving populations utilize the emergency department (ED) as they lack access to primary health care. Transgender and gender diverse (TGD) people are one of those populations. Despite improving rights for TGD people in Canada, transphobia, trans-hate, and cis-normativity are rising in the country. The literature shows that TGD people avoid the ED due to previous experiences of oppression within the health care system. The current state of science supports the need for health care providers (HCPs) to receive more education on the experiences of TGD patients. Methods: A narrative literature review was utilized to synthesize best practices for accurately assessing and documenting the gender identity (GI) of patients who present to the ED. Findings: The literature recommends that HCPs include GI in their documentation and electronic patient records; however, this frequently does not occur. Without acknowledging, affirming, and documenting patients' GI, ED HCPs perpetuate existing discrimination and miss key information by not accurately accounting for their TGD patients' identities. This poster will present the literature review’s implications (importance of documenting GI, how questions about GI are asked by HCPs, patient and HCP comfort with GI questions, and the preferred method of asking GI questions) and recommendations (a two-step questionnaire that asks about sex assigned at birth and gender identity). Conclusion: HCPs must work to improve equity for their patients, especially for TGD patients. To work towards addressing health inequities, the medical community must first accurately acknowledge and affirm diverse identities. The first step is a two-step questionnaire.
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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 | 0,013 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».