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Enregistrement W7120435788

A continuing digital education in LGBT+ care for healthcare professionals using a m-Health App

2024· dissertation· pt· W7120435788 sur OpenAlexaff
Willian Roger Dullius

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2024
Typedissertation
Languept
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careTransgenderContinuing educationHuman sexualityPopulationHealth professionalsPerceptionIdentity (music)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sexuality and gender continue to be taboos in contemporary societies, especially within populations whose identities do not identify with heteronormativity. Aging occurs at the intersections of those who identify as Lesbian, Gay, Bisexual, Transvestite, Transsexual and Transgender (LGBT+). Lack of specific knowledge about assistance to the LGBT+ public contributes to fragmented and prejudiced. Given the above, the general objective of this study was to develop a continuing education course using an m-Health application to improve the training of health professionals on knowledge specific to health care for LGBT+ individuals. To respond to proposed general objective, three empirical studies were carried out. The first scientific study (chapter 3) aimed to describe the perceptions of Brazilian LGBT+ community about their aging process and their experiences in accessing healthcare. Furthermore, to create greater awareness and new knowledge about this perception, an analysis was carried out arts-based supplementary qualitative, focused on participants in Brazilian LGBT+ community. The sample consisted of 116 adults. The widespread discrimination has been experienced by LGBT+ individuals in several aspects of life. Participants could not live authentically and felt compelled to hide or deny their sexual and gender identity to access healthcare equitably. The second scientific study (chapter 4) aimed to discuss the development of an education course continued for healthcare professionals to provide healthcare assistance competent to the Brazilian LGBT+ population and the implementation of this course using an m-Health solution. The continuing education course, "Ally: A Holistic Approach to the LGBT+ Individual" was developed based on the Bloom's taxonomy, in Nurses¿s Health Education for LGBT Seniors (HEALE), in the manual "Implementing Curricular and Institutional Climate Changes to Improve Health Care for Individuals who are LGBT, Gender Nonconforming, or Born with DSD", in the National LGBT Comprehensive Health Policy, and other literature complementary. This course has six modules and was offered through application called "Beyond the Rainbow". The third scientific study (chapter 5) aimed to determine the knowledge acquired, acceptability and usability of the m-Health application. This was a quantitative study, cross-sectional and pilot involving students and health professionals from private and public health systems in Brazil. A total of 42 participants answered all the questions. Only 16.7% of participants reported have received prior continuing education in the LGBT+ area. The instrument of Training Needs Analysis indicated a low level of need training in this sample. There was no statistical significance between the results of pre- and post-course questionnaires. Regarding the Questionnaire User Experience,feedback was collected from 29 participants, who reported positive experiences with the m-Health app. The education course 14 continued use of an m-Health solution presents an opportunity to fill the gap in specific knowledge about health care for LGBT+ population. By engaging in continuing education, health professionals health can through the expansion and propagation of knowledge, practices and reflections on the work process, better understand the needs and unique experiences of LGBT+ individuals, allowing them to provide a care that is both equitable and competent in its daily practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,005

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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