Severe Mental Illness in LGBT Populations: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is increasing attention to diversity in psychiatric services and widespread recognition of the mental health implications of stigma for individuals from sexual or gender minority groups. However, these areas remain markedly underdeveloped in the area of severe mental illness. The aim of this review was to map out the existing base of knowledge in these areas to help inform future research, practice, and policy directions. METHODS: A review of the literature was conducted to answer the following question: What factors and strategies need to be considered when developing services for individuals from sexual or gender minority groups who are experiencing severe mental illness? A comprehensive search of MEDLINE, PsycINFO, and Google Scholar was completed by using Arksey and O'Malley's methodological framework for scoping reviews. RESULTS: A total of 27 publications were identified for review. Mental health services research indicated generally lower levels of service satisfaction among lesbian, gay, bisexual, transgender, and transsexual (LGBT) individuals and minimal evidence regarding specific interventions. Descriptive research suggested an increased risk of severe mental illness in LGBT populations, an association between this increased risk and discrimination, and the potential benefit of cultivating spaces where individuals can be "out" in all aspects of themselves. CONCLUSIONS: There is a pressing need for research into interventions for LGBT populations with severe mental illness as well as descriptive studies to inform efforts to reduce illness morbidity linked to discrimination.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».