Questionnaire national HAS-Trans-MG : Adéquation du rôle du Médecin généraliste dans les parcours de transition des adultes transgenres avec la recommandation HAS 2025
Sur les sujets ayant répondu à la question 28
2026-07-22
- Présentation des données
- Analyses
- Age
- Genre
- Urbain rural
- Souhait accompagner patient général
- Réception guide has / adéquation attente
- Niveau actuel formation / réception guide has
- Niveau actuel formation / souhait d’accompagnement général
- Auto eval primo prescription / invitation œstrogène
- Auto eval primo prescription / invitation testostérone
- Graphiques
Présentation des données
Générales - sans les 15 sujets avec la question 28 manquante
| Overall (N=101) | |
|---|---|
| age | |
| 29 et moins | 20 (19.8%) |
| 30-39 | 67 (66.3%) |
| 40-49 | 10 (9.9%) |
| 50-59 | 2 (2.0%) |
| 60 ans et plus | 2 (2.0%) |
| statut_pro | |
| Autre | 1 (1.0%) |
| Exercice mixte | 5 (5.0%) |
| Installé/e en libéral | 39 (38.6%) |
| Interne | 4 (4.0%) |
| Praticien de centre de soins et établissement de soins (établissement hospitalier, clinique…) | 9 (8.9%) |
| Remplaçant/e | 43 (42.6%) |
| region | |
| Auvergne-Rhône-Alpes | 19 (18.8%) |
| Bourgogne-Franche-Comté | 7 (6.9%) |
| Centre-Val de Loire | 2 (2.0%) |
| Grand Est | 53 (52.5%) |
| Guadeloupe | 3 (3.0%) |
| Hauts-de-France | 3 (3.0%) |
| Île-de-France | 5 (5.0%) |
| La Réunion | 2 (2.0%) |
| Martinique | 2 (2.0%) |
| Normandie | 1 (1.0%) |
| Nouvelle-Aquitaine | 1 (1.0%) |
| Occitanie | 2 (2.0%) |
| Provence-Alpes-Côte d’Azur | 1 (1.0%) |
| ville_internat | |
| Dijon | 8 (7.9%) |
| Grenoble | 2 (2.0%) |
| Guadeloupe | 2 (2.0%) |
| Lille | 2 (2.0%) |
| Marseille | 1 (1.0%) |
| Montpellier-Nîmes | 2 (2.0%) |
| Nancy | 16 (15.8%) |
| Paris | 7 (6.9%) |
| Poitiers | 1 (1.0%) |
| Reims | 2 (2.0%) |
| Réunion | 3 (3.0%) |
| Saint-Etienne | 7 (6.9%) |
| Strasbourg | 45 (44.6%) |
| Tours | 3 (3.0%) |
| urbain_rural | |
| Périphérie urbaine | 30 (29.7%) |
| Rural | 19 (18.8%) |
| Urbain (centre-ville) | 52 (51.5%) |
| genre | |
| Femme | 63 (62.4%) |
| Homme | 38 (37.6%) |
| autoeval_niveau_de_formation_actuelle | |
| N | 101 |
| Mean (SD) | 2.4 (2.5) |
| Median (q1,q3) | 2.0 (0.0, 4.0) |
| autoeval_niveau_de_formation_actuelle_char | |
| 0 | 36 (35.6%) |
| 1 | 10 (9.9%) |
| 2 | 14 (13.9%) |
| 3 | 13 (12.9%) |
| 4 | 7 (6.9%) |
| 5 | 9 (8.9%) |
| 6 | 4 (4.0%) |
| 7 | 2 (2.0%) |
| 8 | 3 (3.0%) |
| 9 | 2 (2.0%) |
| 10 | 1 (1.0%) |
| formation_anterieur_1er_cycle | |
| Non | 101 (100.0%) |
| formation_anterieur_2e_cycle | |
| Non | 98 (97.0%) |
| Oui | 3 (3.0%) |
| formation_anterieur_3e_cycle | |
| Non | 97 (96.0%) |
| Oui | 4 (4.0%) |
| formation_anterieur_individuell_en_ligne | |
| Non | 94 (93.1%) |
| Oui | 7 (6.9%) |
| formation_anterieur_diu | |
| Non | 99 (98.0%) |
| Oui | 2 (2.0%) |
| formation_anterieur_ressource_enligne | |
| Non | 85 (84.2%) |
| Oui | 16 (15.8%) |
| x22 | |
| Non | 96 (95.0%) |
| Oui | 5 (5.0%) |
| formation_anterieur_aucune | |
| Non | 27 (26.7%) |
| Oui | 74 (73.3%) |
| formation_anterieur_autre | |
| Avec ReAGJIR | 1 (14.3%) |
| Conférence et cours paces | 1 (14.3%) |
| Congrès | 2 (28.6%) |
| Cours de 30min lors du stage | 1 (14.3%) |
| DEA sexologie | 1 (14.3%) |
| Formation en présentiel auprès d’un confrère lui même formé lors d’un stage d’internat au cegidd | 1 (14.3%) |
| Données manquantes | 94 |
| manque_formation_egale_frein | |
| N | 101 |
| Mean (SD) | 6.8 (3.3) |
| Median (q1,q3) | 8.0 (5.0, 10.0) |
| manque_formation_egale_frein_char | |
| 0 | 7 (6.9%) |
| 1 | 4 (4.0%) |
| 2 | 5 (5.0%) |
| 3 | 4 (4.0%) |
| 4 | 4 (4.0%) |
| 5 | 12 (11.9%) |
| 6 | 5 (5.0%) |
| 7 | 6 (5.9%) |
| 8 | 14 (13.9%) |
| 9 | 3 (3.0%) |
| 10 | 37 (36.6%) |
| autoeval_accueil_demande_initiale | |
| N | 101 |
| Mean (SD) | 3.6 (2.9) |
| Median (q1,q3) | 3.0 (1.0, 6.0) |
| autoeval_accueil_demande_initiale_char | |
| 0 | 23 (22.8%) |
| 1 | 4 (4.0%) |
| 2 | 18 (17.8%) |
| 3 | 10 (9.9%) |
| 4 | 7 (6.9%) |
| 5 | 13 (12.9%) |
| 6 | 7 (6.9%) |
| 7 | 8 (7.9%) |
| 8 | 5 (5.0%) |
| 9 | 2 (2.0%) |
| 10 | 4 (4.0%) |
| autoeval_primo_prescription | |
| N | 101 |
| Mean (SD) | 1.3 (2.1) |
| Median (q1,q3) | 0.0 (0.0, 2.0) |
| autoeval_primo_prescription_char | |
| 0 | 59 (58.4%) |
| 1 | 12 (11.9%) |
| 2 | 10 (9.9%) |
| 3 | 8 (7.9%) |
| 4 | 2 (2.0%) |
| 5 | 2 (2.0%) |
| 6 | 3 (3.0%) |
| 7 | 3 (3.0%) |
| 8 | 0 (0.0%) |
| 9 | 2 (2.0%) |
| 10 | 0 (0.0%) |
| autoeval_suivi | |
| N | 101 |
| Mean (SD) | 1.6 (2.4) |
| Median (q1,q3) | 0.0 (0.0, 2.0) |
| autoeval_suivi_char | |
| 0 | 54 (53.5%) |
| 1 | 13 (12.9%) |
| 2 | 10 (9.9%) |
| 3 | 8 (7.9%) |
| 4 | 1 (1.0%) |
| 5 | 2 (2.0%) |
| 6 | 6 (5.9%) |
| 7 | 3 (3.0%) |
| 8 | 2 (2.0%) |
| 9 | 1 (1.0%) |
| 10 | 1 (1.0%) |
| autoeval_depistages_prevention | |
| N | 101 |
| Mean (SD) | 3.6 (3.4) |
| Median (q1,q3) | 3.0 (0.0, 7.0) |
| autoeval_depistages_prevention_char | |
| 0 | 34 (33.7%) |
| 1 | 6 (5.9%) |
| 2 | 10 (9.9%) |
| 3 | 5 (5.0%) |
| 4 | 2 (2.0%) |
| 5 | 10 (9.9%) |
| 6 | 6 (5.9%) |
| 7 | 10 (9.9%) |
| 8 | 10 (9.9%) |
| 9 | 4 (4.0%) |
| 10 | 4 (4.0%) |
| autoeval_demarches_administratifs | |
| N | 101 |
| Mean (SD) | 1.3 (2.2) |
| Median (q1,q3) | 0.0 (0.0, 2.0) |
| autoeval_demarches_administratifs_char | |
| 0 | 62 (61.4%) |
| 1 | 8 (7.9%) |
| 2 | 11 (10.9%) |
| 3 | 7 (6.9%) |
| 4 | 3 (3.0%) |
| 5 | 2 (2.0%) |
| 6 | 3 (3.0%) |
| 7 | 2 (2.0%) |
| 8 | 2 (2.0%) |
| 9 | 0 (0.0%) |
| 10 | 1 (1.0%) |
| autoeval_ald | |
| N | 101 |
| Mean (SD) | 2.3 (3.1) |
| Median (q1,q3) | 0.0 (0.0, 5.0) |
| autoeval_ald_char | |
| 0 | 53 (52.5%) |
| 1 | 4 (4.0%) |
| 2 | 11 (10.9%) |
| 3 | 3 (3.0%) |
| 4 | 2 (2.0%) |
| 5 | 8 (7.9%) |
| 6 | 7 (6.9%) |
| 7 | 2 (2.0%) |
| 8 | 6 (5.9%) |
| 9 | 2 (2.0%) |
| 10 | 3 (3.0%) |
| autoeval_autre_interlocuteurs | |
| N | 101 |
| Mean (SD) | 2.2 (2.5) |
| Median (q1,q3) | 1.0 (0.0, 4.0) |
| autoeval_autre_interlocuteurs_char | |
| 0 | 39 (38.6%) |
| 1 | 13 (12.9%) |
| 2 | 16 (15.8%) |
| 3 | 7 (6.9%) |
| 4 | 6 (5.9%) |
| 5 | 6 (5.9%) |
| 6 | 5 (5.0%) |
| 7 | 6 (5.9%) |
| 8 | 1 (1.0%) |
| 9 | 2 (2.0%) |
| 10 | 0 (0.0%) |
| autoeval_parcours_chirurgical | |
| N | 101 |
| Mean (SD) | 2.2 (2.4) |
| Median (q1,q3) | 2.0 (0.0, 4.0) |
| autoeval_parcours_chirurgical_char | |
| 0 | 37 (36.6%) |
| 1 | 13 (12.9%) |
| 2 | 10 (9.9%) |
| 3 | 13 (12.9%) |
| 4 | 9 (8.9%) |
| 5 | 11 (10.9%) |
| 6 | 0 (0.0%) |
| 7 | 3 (3.0%) |
| 8 | 4 (4.0%) |
| 9 | 1 (1.0%) |
| 10 | 0 (0.0%) |
| autoeval_contraception | |
| N | 101 |
| Mean (SD) | 2.8 (2.9) |
| Median (q1,q3) | 2.0 (0.0, 5.0) |
| autoeval_contraception_char | |
| 0 | 40 (39.6%) |
| 1 | 5 (5.0%) |
| 2 | 7 (6.9%) |
| 3 | 10 (9.9%) |
| 4 | 9 (8.9%) |
| 5 | 8 (7.9%) |
| 6 | 8 (7.9%) |
| 7 | 5 (5.0%) |
| 8 | 6 (5.9%) |
| 9 | 3 (3.0%) |
| 10 | 0 (0.0%) |
| autoeval_accompagnement_parentalite | |
| N | 101 |
| Mean (SD) | 1.4 (2.2) |
| Median (q1,q3) | 0.0 (0.0, 2.0) |
| autoeval_accompagnement_parentalite_char | |
| 0 | 58 (57.4%) |
| 1 | 11 (10.9%) |
| 2 | 8 (7.9%) |
| 3 | 7 (6.9%) |
| 4 | 6 (5.9%) |
| 5 | 3 (3.0%) |
| 6 | 3 (3.0%) |
| 7 | 2 (2.0%) |
| 8 | 2 (2.0%) |
| 9 | 1 (1.0%) |
| 10 | 0 (0.0%) |
| autoeval_risques_psy | |
| N | 101 |
| Mean (SD) | 4.1 (3.0) |
| Median (q1,q3) | 5.0 (1.0, 7.0) |
| autoeval_risques_psy_char | |
| 0 | 18 (17.8%) |
| 1 | 8 (7.9%) |
| 2 | 13 (12.9%) |
| 3 | 6 (5.9%) |
| 4 | 5 (5.0%) |
| 5 | 10 (9.9%) |
| 6 | 10 (9.9%) |
| 7 | 17 (16.8%) |
| 8 | 11 (10.9%) |
| 9 | 1 (1.0%) |
| 10 | 2 (2.0%) |
| autoeval_fertilite | |
| N | 101 |
| Mean (SD) | 2.4 (2.6) |
| Median (q1,q3) | 2.0 (0.0, 3.0) |
| autoeval_fertilite_char | |
| 0 | 37 (36.6%) |
| 1 | 6 (5.9%) |
| 2 | 17 (16.8%) |
| 3 | 16 (15.8%) |
| 4 | 5 (5.0%) |
| 5 | 5 (5.0%) |
| 6 | 6 (5.9%) |
| 7 | 2 (2.0%) |
| 8 | 5 (5.0%) |
| 9 | 1 (1.0%) |
| 10 | 1 (1.0%) |
| prise_en_charge_hors_parcours_transidentite | |
| Non | 23 (22.8%) |
| Oui | 78 (77.2%) |
| prise_en_charge_pour_transitition | |
| Non | 63 (62.4%) |
| Oui | 38 (37.6%) |
| prescription_bilan_biologique | |
| Non | 29 (76.3%) |
| Oui | 9 (23.7%) |
| Données manquantes | 63 |
| initiation_hormonotherapie_oestrogene | |
| Non | 34 (89.5%) |
| Oui | 4 (10.5%) |
| Données manquantes | 63 |
| initiation_hormonotherapie_testosterone | |
| Non | 35 (92.1%) |
| Oui | 3 (7.9%) |
| Données manquantes | 63 |
| prolongation_hormonotherapie_oestrogene | |
| Non | 18 (47.4%) |
| Oui | 20 (52.6%) |
| Données manquantes | 63 |
| prolongation_hormonotherapie_testosterone | |
| Non | 17 (44.7%) |
| Oui | 21 (55.3%) |
| Données manquantes | 63 |
| orientation_autres_praticien_non | |
| Non | 35 (92.1%) |
| Oui | 3 (7.9%) |
| Données manquantes | 63 |
| orientation_autres_praticien_endocrinologue_gynecologue | |
| Non | 8 (21.1%) |
| Oui | 30 (78.9%) |
| Données manquantes | 63 |
| orientation_autres_praticien_chirurgien | |
| Non | 29 (76.3%) |
| Oui | 9 (23.7%) |
| Données manquantes | 63 |
| orientation_autres_praticien_psychologue | |
| Non | 21 (55.3%) |
| Oui | 17 (44.7%) |
| Données manquantes | 63 |
| orientation_autres_praticien_dermatologue | |
| Non | 36 (94.7%) |
| Oui | 2 (5.3%) |
| Données manquantes | 63 |
| orientation_autres_praticien_orthophoniste | |
| Non | 31 (81.6%) |
| Oui | 7 (18.4%) |
| Données manquantes | 63 |
| orientation_autres_praticien_kinesitherapeute | |
| Non | 36 (94.7%) |
| Oui | 2 (5.3%) |
| Données manquantes | 63 |
| orientation_autres_praticien_pma | |
| Non | 37 (97.4%) |
| Oui | 1 (2.6%) |
| Données manquantes | 63 |
| orientation_autres_praticien_autre | |
| Autre médecin généraliste mieux formé | 1 (50.0%) |
| cardiologue | 1 (50.0%) |
| Données manquantes | 99 |
| limite_prescription_oestrogene | |
| Non | 7 (18.4%) |
| Oui | 31 (81.6%) |
| Données manquantes | 63 |
| limite_prescription_testosterone | |
| Non | 6 (15.8%) |
| Oui | 32 (84.2%) |
| Données manquantes | 63 |
| reception_guide_has | |
| Non | 91 (90.1%) |
| Oui | 10 (9.9%) |
| adequation_pratique_guide | |
| N | 10 |
| Données manquantes | 91 |
| Mean (SD) | 6.4 (2.4) |
| Median (q1,q3) | 7.0 (5.2, 7.8) |
| adequation_pratique_guide_char | |
| 0 | 0 (0.0%) |
| 1 | 1 (10.0%) |
| 2 | 0 (0.0%) |
| 3 | 0 (0.0%) |
| 4 | 0 (0.0%) |
| 5 | 2 (20.0%) |
| 6 | 1 (10.0%) |
| 7 | 3 (30.0%) |
| 8 | 2 (20.0%) |
| 9 | 0 (0.0%) |
| 10 | 1 (10.0%) |
| Données manquantes | 91 |
| adequation_accueil | |
| N | 10 |
| Données manquantes | 91 |
| Mean (SD) | 6.4 (3.4) |
| Median (q1,q3) | 7.0 (5.2, 9.2) |
| adequation_accueil_char | |
| 0 | 1 (10.0%) |
| 1 | 0 (0.0%) |
| 2 | 1 (10.0%) |
| 3 | 0 (0.0%) |
| 4 | 0 (0.0%) |
| 5 | 1 (10.0%) |
| 6 | 1 (10.0%) |
| 7 | 3 (30.0%) |
| 8 | 0 (0.0%) |
| 9 | 0 (0.0%) |
| 10 | 3 (30.0%) |
| Données manquantes | 91 |
| adequation_primoprescription | |
| N | 10 |
| Données manquantes | 91 |
| Mean (SD) | 5.8 (2.9) |
| Median (q1,q3) | 6.5 (5.0, 7.8) |
| adequation_primoprescription_char | |
| 0 | 1 (10.0%) |
| 1 | 0 (0.0%) |
| 2 | 1 (10.0%) |
| 3 | 0 (0.0%) |
| 4 | 0 (0.0%) |
| 5 | 2 (20.0%) |
| 6 | 1 (10.0%) |
| 7 | 2 (20.0%) |
| 8 | 1 (10.0%) |
| 9 | 2 (20.0%) |
| 10 | 0 (0.0%) |
| Données manquantes | 91 |
| adequation_suivi | |
| N | 10 |
| Données manquantes | 91 |
| Mean (SD) | 5.7 (2.8) |
| Median (q1,q3) | 6.5 (5.0, 7.8) |
| adequation_suivi_char | |
| 0 | 1 (10.0%) |
| 1 | 0 (0.0%) |
| 2 | 1 (10.0%) |
| 3 | 0 (0.0%) |
| 4 | 0 (0.0%) |
| 5 | 2 (20.0%) |
| 6 | 1 (10.0%) |
| 7 | 2 (20.0%) |
| 8 | 2 (20.0%) |
| 9 | 1 (10.0%) |
| 10 | 0 (0.0%) |
| Données manquantes | 91 |
| adequation_coordination | |
| N | 10 |
| Données manquantes | 91 |
| Mean (SD) | 6.6 (3.5) |
| Median (q1,q3) | 8.0 (5.0, 9.0) |
| adequation_coordination_char | |
| 0 | 1 (10.0%) |
| 1 | 0 (0.0%) |
| 2 | 1 (10.0%) |
| 3 | 0 (0.0%) |
| 4 | 0 (0.0%) |
| 5 | 2 (20.0%) |
| 6 | 0 (0.0%) |
| 7 | 0 (0.0%) |
| 8 | 2 (20.0%) |
| 9 | 2 (20.0%) |
| 10 | 2 (20.0%) |
| Données manquantes | 91 |
| adequation_prevention_depistage | |
| N | 10 |
| Données manquantes | 91 |
| Mean (SD) | 6.1 (3.1) |
| Median (q1,q3) | 7.5 (5.0, 8.0) |
| adequation_prevention_depistage_char | |
| 0 | 1 (10.0%) |
| 1 | 0 (0.0%) |
| 2 | 1 (10.0%) |
| 3 | 0 (0.0%) |
| 4 | 0 (0.0%) |
| 5 | 2 (20.0%) |
| 6 | 0 (0.0%) |
| 7 | 1 (10.0%) |
| 8 | 4 (40.0%) |
| 9 | 0 (0.0%) |
| 10 | 1 (10.0%) |
| Données manquantes | 91 |
| adequation_souhait_pratique | |
| N | 10 |
| Données manquantes | 91 |
| Mean (SD) | 6.8 (2.2) |
| Median (q1,q3) | 7.5 (6.0, 8.0) |
| adequation_souhait_pratique_char | |
| 0 | 0 (0.0%) |
| 1 | 0 (0.0%) |
| 2 | 1 (10.0%) |
| 3 | 0 (0.0%) |
| 4 | 0 (0.0%) |
| 5 | 1 (10.0%) |
| 6 | 2 (20.0%) |
| 7 | 1 (10.0%) |
| 8 | 4 (40.0%) |
| 9 | 0 (0.0%) |
| 10 | 1 (10.0%) |
| Données manquantes | 91 |
| adequation_autodeterminaton_genre | |
| N | 101 |
| Mean (SD) | 5.6 (3.5) |
| Median (q1,q3) | 6.0 (2.0, 9.0) |
| adequation_autodeterminaton_genre_char | |
| 0 | 14 (13.9%) |
| 1 | 0 (0.0%) |
| 2 | 12 (11.9%) |
| 3 | 8 (7.9%) |
| 4 | 4 (4.0%) |
| 5 | 12 (11.9%) |
| 6 | 4 (4.0%) |
| 7 | 7 (6.9%) |
| 8 | 11 (10.9%) |
| 9 | 8 (7.9%) |
| 10 | 21 (20.8%) |
| adequation_accompagnement_medicale | |
| N | 101 |
| Mean (SD) | 6.5 (3.4) |
| Median (q1,q3) | 7.0 (4.0, 10.0) |
| adequation_accompagnement_medicale_char | |
| 0 | 11 (10.9%) |
| 1 | 0 (0.0%) |
| 2 | 7 (6.9%) |
| 3 | 6 (5.9%) |
| 4 | 2 (2.0%) |
| 5 | 14 (13.9%) |
| 6 | 2 (2.0%) |
| 7 | 9 (8.9%) |
| 8 | 11 (10.9%) |
| 9 | 8 (7.9%) |
| 10 | 31 (30.7%) |
| souhait_accompagner_patient_general | |
| N | 101 |
| Mean (SD) | 6.0 (3.4) |
| Median (q1,q3) | 7.0 (4.0, 10.0) |
| souhait_accompagner_patient_coordinateur_principale | |
| Non | 78 (77.2%) |
| Oui | 23 (22.8%) |
| souhait_accompagner_patient_accueil_demande | |
| Non | 47 (46.5%) |
| Oui | 54 (53.5%) |
| souhait_accompagner_patient_primo_prescrition_oestrogene | |
| Non | 87 (86.1%) |
| Oui | 14 (13.9%) |
| souhait_accompagner_patient_primoprescription_testosterone | |
| Non | 89 (88.1%) |
| Oui | 12 (11.9%) |
| souhait_accompagner_patient_prolongation_oestrogene | |
| Non | 43 (42.6%) |
| Oui | 58 (57.4%) |
| souhait_accompagner_patient_prolongation_testosterone | |
| Non | 42 (41.6%) |
| Oui | 59 (58.4%) |
| souhait_accompagner_patient_suivi_clinicobiologique | |
| Non | 55 (54.5%) |
| Oui | 46 (45.5%) |
| souhait_accompagner_patient_prevention_depistage | |
| Non | 26 (25.7%) |
| Oui | 75 (74.3%) |
| souhait_accompagner_patient_negatif | |
| Non | 89 (88.1%) |
| Oui | 12 (11.9%) |
| necessite_formation_des | |
| Non | 13 (12.9%) |
| Oui | 88 (87.1%) |
| attente_formation_vocabulaire | |
| Non | 37 (36.6%) |
| Oui | 64 (63.4%) |
| attente_formation_aministratif | |
| Non | 35 (34.7%) |
| Oui | 66 (65.3%) |
| attente_formation_ald | |
| Non | 21 (20.8%) |
| Oui | 80 (79.2%) |
| attente_formation_bilan_pretherapeutique | |
| Non | 15 (14.9%) |
| Oui | 86 (85.1%) |
| attente_formation_autres_interlocuteurs | |
| Non | 18 (17.8%) |
| Oui | 83 (82.2%) |
| attente_formation_prescription_hormonotherapie | |
| Non | 20 (19.8%) |
| Oui | 81 (80.2%) |
| attente_formation_chirurgie | |
| Non | 26 (25.7%) |
| Oui | 75 (74.3%) |
| attente_formation_contracepton | |
| Non | 20 (19.8%) |
| Oui | 81 (80.2%) |
| attente_formation_parentalite | |
| Non | 33 (32.7%) |
| Oui | 68 (67.3%) |
| aucune_attente | |
| Non | 96 (95.0%) |
| Oui | 5 (5.0%) |
| attente_autres | |
| Connaitre les structures référentes de chaque département en cas de besoin, connaitre la gestion des personnes très jeunes souhaitant transitionner (entre 9 et 13 ans) | 1 (20.0%) |
| Création d’un DU dédié à la Faculté | 1 (20.0%) |
| rencontrer des interlocuteurs locaux (spécialistes/associations) | 1 (20.0%) |
| Repérer effets indésirables des traitements | 1 (20.0%) |
| Savoir repérer et aider à l’aiguillage de patient si n’oseraient pas spontanément évoquer leur besoin | 1 (20.0%) |
| Données manquantes | 96 |
| modalite_formation_presentielle_demi_journee | |
| Non | 57 (56.4%) |
| Oui | 44 (43.6%) |
| modalite_formation_presentielle_trois_jours | |
| Non | 70 (69.3%) |
| Oui | 31 (30.7%) |
| modalite_formation_cours_visio | |
| Non | 49 (48.5%) |
| Oui | 52 (51.5%) |
| modalite_formation_webinaire | |
| Non | 50 (49.5%) |
| Oui | 51 (50.5%) |
| absence_souhait_formation | |
| Non | 91 (90.1%) |
| Oui | 10 (9.9%) |
| autres_modalite_formations | |
| DU | 1 (33.3%) |
| Je pense que cela nécessite une formation d’au moins quelques jours car cela touche a hormono/psy/représentations etc. Une demi journée semble trop court | 1 (33.3%) |
| Si un DU se crée j’aimerais en faire partie | 1 (33.3%) |
| Données manquantes | 98 |
Analyses
Age
Prise en charge hors transition
| prise_en_charge_hors_parcours_transidentite | Non (N=23) | Oui (N=78) | Total (N=101) | p value |
|---|---|---|---|---|
| age | 0.5861 | |||
| 29 et moins | 4 (17.4%) | 16 (20.5%) | 20 (19.8%) | |
| 30-39 | 18 (78.3%) | 49 (62.8%) | 67 (66.3%) | |
| 40-49 | 1 (4.3%) | 9 (11.5%) | 10 (9.9%) | |
| 50-59 | 0 (0.0%) | 2 (2.6%) | 2 (2.0%) | |
| 60 ans et plus | 0 (0.0%) | 2 (2.6%) | 2 (2.0%) |
- Pearson’s Chi-squared test
Il n’y a pas d’association mise en évidence entre l’âge du médecin et le fait de prendre en charge des patients transgenres en dehors d’un parcours de transition (p = 0,59). Les proportions sont très proches entre les différentes classes d’âge, ce qui suggère que cette pratique n’est pas liée à l’âge des répondants dans cet échantillon. On note toutefois que les effectifs sont faibles dans les classes d’âge les plus élevées, ce qui limite la capacité à détecter une éventuelle différence.
Prise en charge pour transition
| prise_en_charge_pour_transitition | Non (N=63) | Oui (N=38) | Total (N=101) | p value |
|---|---|---|---|---|
| age | 0.3461 | |||
| 29 et moins | 13 (20.6%) | 7 (18.4%) | 20 (19.8%) | |
| 30-39 | 44 (69.8%) | 23 (60.5%) | 67 (66.3%) | |
| 40-49 | 5 (7.9%) | 5 (13.2%) | 10 (9.9%) | |
| 50-59 | 0 (0.0%) | 2 (5.3%) | 2 (2.0%) | |
| 60 ans et plus | 1 (1.6%) | 1 (2.6%) | 2 (2.0%) |
- Pearson’s Chi-squared test
Aucune association statistiquement significative n’est observée entre l’âge des médecins et le fait de prendre en charge des patients dans le cadre d’un parcours de transition (p = 0,34). Les distributions par classe d’âge sont globalement similaires entre les deux groupes. On peut noter une légère surreprésentation des médecins de 40 ans et plus parmi ceux qui assurent ce type de prise en charge, mais les effectifs sont faibles et cette tendance n’est pas statistiquement significative.
Genre
Prise en charge hors transition
| prise_en_charge_hors_parcours_transidentite | Non (N=23) | Oui (N=78) | Total (N=101) | p value |
|---|---|---|---|---|
| genre | 0.1941 | |||
| Femme | 17 (73.9%) | 46 (59.0%) | 63 (62.4%) | |
| Homme | 6 (26.1%) | 32 (41.0%) | 38 (37.6%) |
- Pearson’s Chi-squared test
Aucune association statistiquement significative n’est mise en évidence entre le genre du médecin et la prise en charge de patients transgenres en dehors d’un parcours de transition (p = 0,11). On observe toutefois une tendance à une proportion plus élevée d’hommes parmi les médecins déclarant assurer cette prise en charge (41,8 % contre 24,0 %), sans que cette différence atteigne le seuil de significativité. Cette tendance pourrait mériter d’être explorée sur un échantillon plus important.
Prise en charge pour transition
| prise_en_charge_pour_transitition | Non (N=63) | Oui (N=38) | Total (N=101) | p value |
|---|---|---|---|---|
| genre | 0.2521 | |||
| Femme | 42 (66.7%) | 21 (55.3%) | 63 (62.4%) | |
| Homme | 21 (33.3%) | 17 (44.7%) | 38 (37.6%) |
- Pearson’s Chi-squared test
Aucune association statistiquement significative n’est observée entre le genre du médecin et la prise en charge de patients dans le cadre d’un parcours de transition (p = 0,16). On note néanmoins une proportion plus importante d’hommes parmi les médecins déclarant assurer cette prise en charge (46,2 % contre 32,3 %), mais cette différence peut être due au hasard et ne permet pas de conclure à une association.
Urbain rural
Prise en charge hors transition
| prise_en_charge_hors_parcours_transidentite | Non (N=23) | Oui (N=78) | Total (N=101) | p value |
|---|---|---|---|---|
| urbain_rural | 0.1611 | |||
| Périphérie urbaine | 10 (43.5%) | 20 (25.6%) | 30 (29.7%) | |
| Rural | 5 (21.7%) | 14 (17.9%) | 19 (18.8%) | |
| Urbain (centre-ville) | 8 (34.8%) | 44 (56.4%) | 52 (51.5%) |
- Pearson’s Chi-squared test
Aucune association statistiquement significative n’est mise en évidence entre le lieu d’exercice (urbain, périphérie urbaine ou rural) et la prise en charge de patients transgenres en dehors d’un parcours de transition (p = 0,14). On observe toutefois une tendance à une proportion plus élevée de médecins exerçant en centre-ville parmi ceux réalisant cette prise en charge (57,0 % contre 36,0 %), tandis que les médecins exerçant en périphérie urbaine semblent moins représentés. Cette tendance reste à interpréter avec prudence en l’absence de significativité statistique.
Prise en charge pour transition
| prise_en_charge_pour_transitition | Non (N=63) | Oui (N=38) | Total (N=101) | p value |
|---|---|---|---|---|
| urbain_rural | 0.8151 | |||
| Périphérie urbaine | 20 (31.7%) | 10 (26.3%) | 30 (29.7%) | |
| Rural | 12 (19.0%) | 7 (18.4%) | 19 (18.8%) | |
| Urbain (centre-ville) | 31 (49.2%) | 21 (55.3%) | 52 (51.5%) |
- Pearson’s Chi-squared test
Aucune association statistiquement significative n’est observée entre le lieu d’exercice du médecin et la prise en charge de patients dans le cadre d’un parcours de transition (p = 0,74). Les répartitions des médecins exerçant en milieu urbain, périurbain ou rural sont très similaires entre les deux groupes, ce qui ne suggère pas d’influence du lieu d’exercice sur cette pratique dans cet échantillon.
Souhait accompagner patient général
Age
| age | 29 et moins (N=20) | 30-39 (N=67) | 40-49 (N=10) | 50-59 (N=2) | 60 ans et plus (N=2) | Total (N=101) | p value |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| souhait_accompagner_patient_general | 0.2551 | ||||||
| N | 20 | 67 | 10 | 2 | 2 | 101 | |
| Mean (SD) | 7.2 (2.8) | 5.6 (3.6) | 7.4 (2.8) | 4.0 (2.8) | 5.0 (7.1) | 6.0 (3.4) | |
| Median (q1,q3) | 8.0 (5.0, 10.0) | 6.0 (2.5, 9.5) | 8.0 (7.2, 8.0) | 4.0 (3.0, 5.0) | 5.0 (2.5, 7.5) | 7.0 (4.0, 10.0) |
- Kruskal-Wallis rank sum test
Aucune différence statistiquement significative du souhait d’accompagner les patients transgenres en médecine générale selon l’âge des médecins n’est mise en évidence (p = 0,26). Les scores moyens varient entre les classes d’âge, avec des valeurs plus élevées chez les médecins de moins de 30 ans et de 40 à 49 ans, mais ces différences ne sont pas suffisantes pour conclure à un effet de l’âge. Les effectifs très faibles des classes d’âge les plus élevées limitent toutefois la portée de cette comparaison.
J’ai essayé de chercher un résultat en dichotomisant de la variable BO : j’ai rassemblé les résultats de 0 à 6 en “Souhait faible à modéré” et les résultats de 7 à 10 en “Souhait élevé”. Voici les résultats :
| age | 29 et moins (N=20) | 30-39 (N=67) | 40-49 (N=10) | 50-59 (N=2) | 60 ans et plus (N=2) | Total (N=101) | p value |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| souhait_accompagner_patient_general2 | 0.0381 | ||||||
| Souhait faible à modéré | 7 (35.0%) | 36 (53.7%) | 1 (10.0%) | 2 (100.0%) | 1 (50.0%) | 47 (46.5%) | |
| Souhaite élevé | 13 (65.0%) | 31 (46.3%) | 9 (90.0%) | 0 (0.0%) | 1 (50.0%) | 54 (53.5%) |
- Pearson’s Chi-squared test
Après regroupement des scores en deux catégories (souhait faible à modéré vs souhait élevé), une association statistiquement significative est observée avec l’âge des médecins (p = 0,038). Les médecins de moins de 30 ans (65 %) et surtout ceux de 40–49 ans (90 %) déclarent plus fréquemment un souhait élevé d’accompagner des patients transgenres, tandis que cette proportion est plus faible chez les 30–39 ans (46,3 %). Toutefois, les effectifs très réduits des classes d’âge de 40 ans et plus, en particulier des 50 ans et plus, imposent une interprétation prudente de ce résultat.
Je t’ai aussi présenté le tableau croisé entre les deux variables de deux manières différentes afin que tu aies toutes les données possibles :
| age | 29 et moins (N=20) | 30-39 (N=67) | 40-49 (N=10) | 50-59 (N=2) | 60 ans et plus (N=2) | Total (N=101) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| souhait_accompagner_patient_general_char | ||||||
| 0 | 0 (0.0%) | 9 (13.4%) | 1 (10.0%) | 0 (0.0%) | 1 (50.0%) | 11 (10.9%) |
| 1 | 1 (5.0%) | 4 (6.0%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 5 (5.0%) |
| 2 | 1 (5.0%) | 4 (6.0%) | 0 (0.0%) | 1 (50.0%) | 0 (0.0%) | 6 (5.9%) |
| 3 | 0 (0.0%) | 3 (4.5%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 3 (3.0%) |
| 4 | 2 (10.0%) | 5 (7.5%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 7 (6.9%) |
| 5 | 2 (10.0%) | 6 (9.0%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 8 (7.9%) |
| 6 | 1 (5.0%) | 5 (7.5%) | 0 (0.0%) | 1 (50.0%) | 0 (0.0%) | 7 (6.9%) |
| 7 | 2 (10.0%) | 9 (13.4%) | 2 (20.0%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 13 (12.9%) |
| 8 | 3 (15.0%) | 4 (6.0%) | 5 (50.0%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 12 (11.9%) |
| 9 | 2 (10.0%) | 1 (1.5%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 3 (3.0%) |
| 10 | 6 (30.0%) | 17 (25.4%) | 2 (20.0%) | 0 (0.0%) | 1 (50.0%) | 26 (25.7%) |
| age | 29 et moins (N=20) | 30-39 (N=67) | 40-49 (N=10) | 50-59 (N=2) | 60 ans et plus (N=2) | Total (N=101) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| souhait_accompagner_patient_general_char | ||||||
| 0 | 0 (0.0%) | 9 (81.8%) | 1 (9.1%) | 0 (0.0%) | 1 (9.1%) | 11 (100.0%) |
| 1 | 1 (20.0%) | 4 (80.0%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 5 (100.0%) |
| 2 | 1 (16.7%) | 4 (66.7%) | 0 (0.0%) | 1 (16.7%) | 0 (0.0%) | 6 (100.0%) |
| 3 | 0 (0.0%) | 3 (100.0%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 3 (100.0%) |
| 4 | 2 (28.6%) | 5 (71.4%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 7 (100.0%) |
| 5 | 2 (25.0%) | 6 (75.0%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 8 (100.0%) |
| 6 | 1 (14.3%) | 5 (71.4%) | 0 (0.0%) | 1 (14.3%) | 0 (0.0%) | 7 (100.0%) |
| 7 | 2 (15.4%) | 9 (69.2%) | 2 (15.4%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 13 (100.0%) |
| 8 | 3 (25.0%) | 4 (33.3%) | 5 (41.7%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 12 (100.0%) |
| 9 | 2 (66.7%) | 1 (33.3%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 3 (100.0%) |
| 10 | 6 (23.1%) | 17 (65.4%) | 2 (7.7%) | 0 (0.0%) | 1 (3.8%) | 26 (100.0%) |
Genre
| genre | Femme (N=63) | Homme (N=38) | Total (N=101) | p value |
|---|---|---|---|---|
| souhait_accompagner_patient_general | 0.0731 | |||
| N | 63 | 38 | 101 | |
| Mean (SD) | 6.5 (3.3) | 5.2 (3.5) | 6.0 (3.4) | |
| Median (q1,q3) | 7.0 (5.0, 10.0) | 5.5 (2.0, 8.0) | 7.0 (4.0, 10.0) |
- Kruskal-Wallis rank sum test
Aucune différence statistiquement significative n’est observée entre les hommes et les femmes concernant le souhait d’accompagner des patients transgenres en médecine générale (p = 0,073). On observe toutefois une tendance à des scores plus élevés chez les femmes (moyenne 6,5 contre 5,2), suggérant un souhait potentiellement plus marqué, mais cette différence ne permet pas de conclure en l’état des données.
En essayant avec la variable dichotomique :
| genre | Femme (N=63) | Homme (N=38) | Total (N=101) | p value |
|---|---|---|---|---|
| souhait_accompagner_patient_general2 | 0.1721 | |||
| Souhait faible à modéré | 26 (41.3%) | 21 (55.3%) | 47 (46.5%) | |
| Souhaite élevé | 37 (58.7%) | 17 (44.7%) | 54 (53.5%) |
- Pearson’s Chi-squared test
Aucune association statistiquement significative n’est mise en évidence entre le genre du médecin et un souhait élevé d’accompagner les patients transgenres en médecine générale (p = 0,17). Les femmes sont toutefois proportionnellement plus nombreuses à exprimer un souhait élevé (58,7 % contre 44,7 % chez les hommes), mais cette différence n’est pas suffisante pour conclure à une association.
| genre | Femme (N=63) | Homme (N=38) | Total (N=101) |
|---|---|---|---|
| souhait_accompagner_patient_general_char | |||
| 0 | 6 (9.5%) | 5 (13.2%) | 11 (10.9%) |
| 1 | 2 (3.2%) | 3 (7.9%) | 5 (5.0%) |
| 2 | 2 (3.2%) | 4 (10.5%) | 6 (5.9%) |
| 3 | 2 (3.2%) | 1 (2.6%) | 3 (3.0%) |
| 4 | 3 (4.8%) | 4 (10.5%) | 7 (6.9%) |
| 5 | 6 (9.5%) | 2 (5.3%) | 8 (7.9%) |
| 6 | 5 (7.9%) | 2 (5.3%) | 7 (6.9%) |
| 7 | 9 (14.3%) | 4 (10.5%) | 13 (12.9%) |
| 8 | 6 (9.5%) | 6 (15.8%) | 12 (11.9%) |
| 9 | 3 (4.8%) | 0 (0.0%) | 3 (3.0%) |
| 10 | 19 (30.2%) | 7 (18.4%) | 26 (25.7%) |
| genre | Femme (N=63) | Homme (N=38) | Total (N=101) |
|---|---|---|---|
| souhait_accompagner_patient_general_char | |||
| 0 | 6 (54.5%) | 5 (45.5%) | 11 (100.0%) |
| 1 | 2 (40.0%) | 3 (60.0%) | 5 (100.0%) |
| 2 | 2 (33.3%) | 4 (66.7%) | 6 (100.0%) |
| 3 | 2 (66.7%) | 1 (33.3%) | 3 (100.0%) |
| 4 | 3 (42.9%) | 4 (57.1%) | 7 (100.0%) |
| 5 | 6 (75.0%) | 2 (25.0%) | 8 (100.0%) |
| 6 | 5 (71.4%) | 2 (28.6%) | 7 (100.0%) |
| 7 | 9 (69.2%) | 4 (30.8%) | 13 (100.0%) |
| 8 | 6 (50.0%) | 6 (50.0%) | 12 (100.0%) |
| 9 | 3 (100.0%) | 0 (0.0%) | 3 (100.0%) |
| 10 | 19 (73.1%) | 7 (26.9%) | 26 (100.0%) |
Urbain rural
| urbain_rural | Périphérie urbaine (N=30) | Rural (N=19) | Urbain (centre-ville) (N=52) | Total (N=101) | p value |
|---|---|---|---|---|---|
| souhait_accompagner_patient_general | 0.0331 | ||||
| N | 30 | 19 | 52 | 101 | |
| Mean (SD) | 4.6 (3.5) | 6.8 (3.5) | 6.6 (3.2) | 6.0 (3.4) | |
| Median (q1,q3) | 4.0 (2.0, 7.8) | 8.0 (5.5, 10.0) | 7.0 (4.8, 10.0) | 7.0 (4.0, 10.0) |
- Kruskal-Wallis rank sum test
Une association statistiquement significative est observée entre le lieu d’exercice et le souhait d’accompagner les patients transgenres en médecine générale (p = 0,033). Les médecins exerçant en milieu rural et en centre-ville présentent des scores de souhait plus élevés (moyennes de 6,8 et 6,6) que ceux exerçant en périphérie urbaine (moyenne de 4,6).
Avec la variable dichotomique :
| urbain_rural | Périphérie urbaine (N=30) | Rural (N=19) | Urbain (centre-ville) (N=52) | Total (N=101) | p value |
|---|---|---|---|---|---|
| souhait_accompagner_patient_general2 | 0.0861 | ||||
| Souhait faible à modéré | 19 (63.3%) | 7 (36.8%) | 21 (40.4%) | 47 (46.5%) | |
| Souhaite élevé | 11 (36.7%) | 12 (63.2%) | 31 (59.6%) | 54 (53.5%) |
- Pearson’s Chi-squared test
Après dichotomisation du score de souhait, l’association entre le lieu d’exercice et un souhait élevé d’accompagner les patients transgenres n’est plus statistiquement significative (p = 0,086). On observe néanmoins une tendance à une plus forte proportion de médecins exprimant un souhait élevé en milieu rural (63,2 %) et en centre-ville (59,6 %) qu’en périphérie urbaine (36,7 %), mais cette différence ne permet pas de conclure à une association.
| urbain_rural | Périphérie urbaine (N=30) | Rural (N=19) | Urbain (centre-ville) (N=52) | Total (N=101) |
|---|---|---|---|---|
| souhait_accompagner_patient_general_char | ||||
| 0 | 3 (10.0%) | 3 (15.8%) | 5 (9.6%) | 11 (10.9%) |
| 1 | 4 (13.3%) | 0 (0.0%) | 1 (1.9%) | 5 (5.0%) |
| 2 | 5 (16.7%) | 0 (0.0%) | 1 (1.9%) | 6 (5.9%) |
| 3 | 2 (6.7%) | 0 (0.0%) | 1 (1.9%) | 3 (3.0%) |
| 4 | 2 (6.7%) | 0 (0.0%) | 5 (9.6%) | 7 (6.9%) |
| 5 | 2 (6.7%) | 2 (10.5%) | 4 (7.7%) | 8 (7.9%) |
| 6 | 1 (3.3%) | 2 (10.5%) | 4 (7.7%) | 7 (6.9%) |
| 7 | 3 (10.0%) | 2 (10.5%) | 8 (15.4%) | 13 (12.9%) |
| 8 | 3 (10.0%) | 3 (15.8%) | 6 (11.5%) | 12 (11.9%) |
| 9 | 1 (3.3%) | 1 (5.3%) | 1 (1.9%) | 3 (3.0%) |
| 10 | 4 (13.3%) | 6 (31.6%) | 16 (30.8%) | 26 (25.7%) |
| genre | Femme (N=63) | Homme (N=38) | Total (N=101) |
|---|---|---|---|
| souhait_accompagner_patient_general_char | |||
| 0 | 6 (54.5%) | 5 (45.5%) | 11 (100.0%) |
| 1 | 2 (40.0%) | 3 (60.0%) | 5 (100.0%) |
| 2 | 2 (33.3%) | 4 (66.7%) | 6 (100.0%) |
| 3 | 2 (66.7%) | 1 (33.3%) | 3 (100.0%) |
| 4 | 3 (42.9%) | 4 (57.1%) | 7 (100.0%) |
| 5 | 6 (75.0%) | 2 (25.0%) | 8 (100.0%) |
| 6 | 5 (71.4%) | 2 (28.6%) | 7 (100.0%) |
| 7 | 9 (69.2%) | 4 (30.8%) | 13 (100.0%) |
| 8 | 6 (50.0%) | 6 (50.0%) | 12 (100.0%) |
| 9 | 3 (100.0%) | 0 (0.0%) | 3 (100.0%) |
| 10 | 19 (73.1%) | 7 (26.9%) | 26 (100.0%) |
Réception guide has / adéquation attente
| reception_guide_has | Non (N=91) | Oui (N=10) | Total (N=101) | p value |
|---|---|---|---|---|
| adequation_pratique_guide | ||||
| N | 0 | 10 | 10 | |
| Données manquantes | 91 | 0 | 91 | |
| Mean (SD) | NA | 6.4 (2.4) | 6.4 (2.4) | |
| Median (q1,q3) | NA | 7.0 (5.2, 7.8) | 7.0 (5.2, 7.8) |
- Kruskal-Wallis rank sum test
| reception_guide_has | Non (N=91) | Oui (N=10) | Total (N=101) | p value |
|---|---|---|---|---|
| adequation_pratique_guide_char | ||||
| 0 | 0 | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | |
| 1 | 0 | 1 (10.0%) | 1 (10.0%) | |
| 2 | 0 | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | |
| 3 | 0 | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | |
| 4 | 0 | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | |
| 5 | 0 | 2 (20.0%) | 2 (20.0%) | |
| 6 | 0 | 1 (10.0%) | 1 (10.0%) | |
| 7 | 0 | 3 (30.0%) | 3 (30.0%) | |
| 8 | 0 | 2 (20.0%) | 2 (20.0%) | |
| 9 | 0 | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | |
| 10 | 0 | 1 (10.0%) | 1 (10.0%) | |
| Données manquantes | 91 | 0 | 91 |
- Pearson’s Chi-squared test
Le problème est que la variable « adéquation pratique/attentes vis-à-vis du guide » n’a été renseignée que par les 10 médecins ayant déclaré avoir reçu le guide HAS. Les 92 autres ont des valeurs manquantes (NA), pas des scores.
Niveau actuel formation / réception guide has
| reception_guide_has | Non (N=91) | Oui (N=10) | Total (N=101) | p value |
|---|---|---|---|---|
| autoeval_niveau_de_formation_actuelle | < 0.0011 | |||
| N | 91 | 10 | 101 | |
| Mean (SD) | 2.0 (2.2) | 5.9 (3.1) | 2.4 (2.5) | |
| Median (q1,q3) | 2.0 (0.0, 3.0) | 6.0 (4.2, 8.0) | 2.0 (0.0, 4.0) |
- Kruskal-Wallis rank sum test
| reception_guide_has | Non (N=91) | Oui (N=10) | Total (N=101) | p value |
|---|---|---|---|---|
| autoeval_niveau_de_formation_actuelle_char | < 0.0011 | |||
| 0 | 35 (38.5%) | 1 (10.0%) | 36 (35.6%) | |
| 1 | 10 (11.0%) | 0 (0.0%) | 10 (9.9%) | |
| 2 | 14 (15.4%) | 0 (0.0%) | 14 (13.9%) | |
| 3 | 12 (13.2%) | 1 (10.0%) | 13 (12.9%) | |
| 4 | 6 (6.6%) | 1 (10.0%) | 7 (6.9%) | |
| 5 | 7 (7.7%) | 2 (20.0%) | 9 (8.9%) | |
| 6 | 4 (4.4%) | 0 (0.0%) | 4 (4.0%) | |
| 7 | 1 (1.1%) | 1 (10.0%) | 2 (2.0%) | |
| 8 | 1 (1.1%) | 2 (20.0%) | 3 (3.0%) | |
| 9 | 1 (1.1%) | 1 (10.0%) | 2 (2.0%) | |
| 10 | 0 (0.0%) | 1 (10.0%) | 1 (1.0%) |
- Pearson’s Chi-squared test
Les médecins ayant reçu le guide HAS s’autoévaluent comme significativement mieux formés que ceux ne l’ayant pas reçu (score moyen 5,9/10 contre 2,0/10 ; p < 0,001). La distribution des scores montre également que les médecins n’ayant pas reçu le guide attribuent majoritairement de faibles notes à leur niveau de formation, alors que les médecins l’ayant reçu rapportent des niveaux de formation plus élevés.
Niveau actuel formation / souhait d’accompagnement général
Spearman's rank correlation rhodata: data\(autoeval_niveau_de_formation_actuelle and data\)souhait_accompagner_patient_general S = 1e+05, p-value = 0.001 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.3
Une corrélation positive, faible à modérée, est observée entre le niveau de formation autoévalué et le souhait d’accompagner les patients transgenres en médecine générale (ρ = 0,30 ; p = 0,001). Ainsi, les médecins qui s’estiment les mieux formés tendent également à exprimer un souhait plus important d’accompagner ces patients.
Auto eval primo prescription / invitation œstrogène
| initiation_hormonotherapie_oestrogene | Non (N=34) | Oui (N=4) | Total (N=38) | p value |
|---|---|---|---|---|
| autoeval_primo_prescription | 0.0181 | |||
| N | 34 | 4 | 38 | |
| Mean (SD) | 1.9 (2.1) | 6.5 (3.8) | 2.4 (2.6) | |
| Median (q1,q3) | 1.5 (0.0, 3.0) | 8.0 (5.5, 9.0) | 2.0 (0.0, 3.0) |
- Kruskal-Wallis rank sum test
| initiation_hormonotherapie_oestrogene | Non (N=34) | Oui (N=4) | Total (N=38) |
|---|---|---|---|
| autoeval_primo_prescription_char | |||
| 0 | 13 (38.2%) | 0 (0.0%) | 13 (34.2%) |
| 1 | 4 (11.8%) | 1 (25.0%) | 5 (13.2%) |
| 2 | 5 (14.7%) | 0 (0.0%) | 5 (13.2%) |
| 3 | 6 (17.6%) | 0 (0.0%) | 6 (15.8%) |
| 4 | 1 (2.9%) | 0 (0.0%) | 1 (2.6%) |
| 5 | 2 (5.9%) | 0 (0.0%) | 2 (5.3%) |
| 6 | 2 (5.9%) | 0 (0.0%) | 2 (5.3%) |
| 7 | 1 (2.9%) | 1 (25.0%) | 2 (5.3%) |
| 8 | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) |
| 9 | 0 (0.0%) | 2 (50.0%) | 2 (5.3%) |
| 10 | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) |
Une association statistiquement significative est observée entre l’autoévaluation de la capacité à réaliser une primo-prescription hormonale et le fait de proposer l’initiation d’une hormonothérapie par œstrogènes (p = 0,019). Les médecins déclarant initier une hormonothérapie par œstrogènes rapportent un niveau de confiance nettement plus élevé (score moyen : 6,5/10 contre 1,9/10). Toutefois, cette association repose sur seulement quatre médecins déclarant réaliser ces initiations, ce qui impose une interprétation prudente.
Auto eval primo prescription / invitation testostérone
| initiation_hormonotherapie_testosterone | Non (N=35) | Oui (N=3) | Total (N=38) | p value |
|---|---|---|---|---|
| autoeval_primo_prescription | 0.5421 | |||
| N | 35 | 3 | 38 | |
| Mean (SD) | 2.3 (2.5) | 3.7 (4.6) | 2.4 (2.6) | |
| Median (q1,q3) | 2.0 (0.0, 3.0) | 1.0 (1.0, 5.0) | 2.0 (0.0, 3.0) |
- Kruskal-Wallis rank sum test
| initiation_hormonotherapie_testosterone | Non (N=35) | Oui (N=3) | Total (N=38) |
|---|---|---|---|
| autoeval_primo_prescription_char | |||
| 0 | 13 (37.1%) | 0 (0.0%) | 13 (34.2%) |
| 1 | 3 (8.6%) | 2 (66.7%) | 5 (13.2%) |
| 2 | 5 (14.3%) | 0 (0.0%) | 5 (13.2%) |
| 3 | 6 (17.1%) | 0 (0.0%) | 6 (15.8%) |
| 4 | 1 (2.9%) | 0 (0.0%) | 1 (2.6%) |
| 5 | 2 (5.7%) | 0 (0.0%) | 2 (5.3%) |
| 6 | 2 (5.7%) | 0 (0.0%) | 2 (5.3%) |
| 7 | 2 (5.7%) | 0 (0.0%) | 2 (5.3%) |
| 8 | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) |
| 9 | 1 (2.9%) | 1 (33.3%) | 2 (5.3%) |
| 10 | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) |
Aucune association statistiquement significative n’est observée entre l’autoévaluation de la capacité à réaliser une primo-prescription hormonale et le fait de proposer l’initiation d’une hormonothérapie par testostérone (p = 0,57). Les scores d’autoévaluation sont globalement comparables entre les deux groupes, mais l’interprétation est fortement limitée par le très faible nombre de médecins déclarant initier une hormonothérapie par testostérone (n = 3).
Graphiques
