Health Support Directed at Lesbian, Gay and Bisexuals: Socio-demographic Context and Education
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Promoting the dignity of people and equality of access to care are two fundamental pillars of good healthcare practice. Thus, producing evidence on educating and investigating competencies and practices aimed at lesbian, gay and bisexual (LGB) clients and their determinants constitute synergetic strategies which are necessary to ensure excellent health care for this particular group. Objective: To analyse the effects of the socio-demographic conditions and training in the care competence and practices carried out by health professionals for lesbian, gay and bisexual clients. Methodology: Descriptive study carried out on a sample of 119 Portuguese health professionals, the majority of whom are female with an average age of 37.90 years. Instruments:Sexual Orientation Counselor Competency Scale Citation (Bidell,2005) Correlates of Homophobia and Gay Affirmative Practice in Rural Practitioners (Crisp,2002), adapted by Pereira & Cunha (2014). Results: Health professionals with an age 31years and with specific training in psychological intervention were shown to have greater affirmative competence. 47.1% were shown to be competent professionals, 26.9% being highly competent and 26% incompetent. The health professionals with the highest competence were also the ones with the best health practices (66.7%). Conclusion: The results show the existence of a significant association between the socio-demographic variables and healthcare practices. They also show that the health professionals with the least competence also used inadequate healthcare practices for LGB clients. Training in affirmative competencies should provide for ethically guided therapeutic interventions which are culturally accessible and socially inclusive and thus ensuring the effectiveness of health systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| 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 ».