Health Care Utilization in a Sample of Canadian Lesbian Women: Predictors of Risk and Resilience
Notice bibliographique
Résumé
This study was designed to test an exploratory path model predicting health care utilization by lesbian women. Using structural equation modeling we examined the joint influence of internalized homophobia, feminism, comfort with health care providers (HCPs), education, and disclosure of sexual identity both in one's life and to one's HCP on health care utilization. Surveys were completed by 254 Canadian lesbian women (54% participation rate) recruited through snowball sampling and specialized media. The majority (95%) of women were White, 3% (n = 7) were women of colour, and the remaining six women did not indicate ethnicity. Participants ranged in age from 18 to 67 with a mean age of 38.85 years (SD = 9.12). In the final path model, higher education predicted greater feminism, more disclosure to HCPs, and better utilization of health services. Feminism predicted both decreased levels of internalized homophobia and increased disclosure across relationships. Being more open about one's sexual identity was related to increased disclosure to HCPs, which in turn, led to better health care utilization. Finally, the more comfortable women were with their HCP the more likely they were to seek preventive care. All paths were significant at p < .01. The path model offers insight into potential target areas for intervention with the goal of improving health care utilization in lesbian women.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».