Exploring the implementation and delivery of primary care services for transgender individuals: An Ontario case study
Notice bibliographique
Résumé
Transgender individuals represent one of the most marginalized and underserved populations in healthcare. Issues such as discrimination, lack of practitioner experience and knowledge, and a deficiency of services have contributed to the healthcare barriers experienced by transgender individuals. There is a lack of literature demonstrating how primary care services are delivered to transgender individuals and a need for research that helps advance our knowledge about the delivery and implementation of primary care services for this population. This thesis explores how primary care services are delivered and implemented from a perspective that acknowledges the complexities of the healthcare needs of the transgender population. A multiple-case study design was used to explore the implementation and delivery of primary care for transgender individuals in Ontario within different delivery models of primary care and through diverse roles of primary care team members. Normalization Process Theory, an implementation theory and conceptual framework, was used in this study to understand and explain the dynamic processes that occur during implementation of interventions in healthcare, and guide data collection and analysis. Three cases representing different models of primary care delivery in Ontario were identified, all of which provide primary care services to transgender individuals. These models included a solo physician Fee-For-Service practice, a Family Health Team and a Community Health Centre. The multiple sources of data collection strategies used were interviews, a survey, documental evidence, and field notes. Participants included multiple members of the primary healthcare team, such as practitioners, clinical support staff and executive directors. This study helps to advance our knowledge of the delivery and implementation of primary care services for transgender individuals. Implications for nursing practice, including highlighting the need for curricula changes and understanding the nursing role, are discussed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».