Improving pathways to primary health care among LGBTQ populations and health care providers: key findings from Nova Scotia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study explores the perceived barriers to primary health care as identified among a sample of Lesbian, Gay, Bisexual, Transgender, and Queer (LGBTQ) identified individuals and health care providers in Nova Scotia, Canada. These findings, based on a province-wide anonymous online survey, suggest that additional efforts are needed to improve pathways to primary health among LGBTQ populations and in deepening our understanding of how to advance the unique primary health needs of these populations. METHODS: Data were collected from the LGBTQ community through an online, closed-ended anonymous survey. Inclusion criteria for participation were self-identifying as LGBTQ, offering primary health care to LGBTQ patients, being able to understand English, being 16 years of age or older, and having lived in Nova Scotia for at least one year. A total of 283 LGBTQ respondents completed the online survey which included sociodemographic questions, perceptions of respondents' health status, and their primary health care experiences. In addition, a total of 109 health care providers completed the survey based on their experiences providing care in Nova Scotia, and in particular, their experiences and perceptions regarding LGBTQ access to primary health care and physician-patient interactions. RESULTS: Our results indicate that, in several key areas, the primary health care needs of LGBTQ populations in Nova Scotia are not being met and this may in turn contribute to their poor health outcomes across the life course. CONCLUSION: A framework of intersectionality and health equity was used to interpret and analyze the survey data. The key findings indicate the need to continue improving pathways to primary health care among LGBTQ populations, specifically in relation to additional training and related supports for health care providers who work with these populations.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».