Breast Cancer Surgery Experiences and Outcomes in Sex and Gender Minority Individuals: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose of the study: The purpose of this study was to summarize and critique contemporary research describing the experiences and outcomes of sex and gender minority (SGM) individuals with breast cancer surgery through systematic literature review. Methods: We performed a comprehensive search using keywords and subject headings to elicit studies that addressed experiences and outcomes of SGM breast cancer survivors in PubMed, Embase, CINAHL, PsycINFO, and LGBT Life. Studies were included if (1) participants were breast cancer survivors who identified as sexual and gender minority (SGM) women or transgender men; (2) one or more of the following were reported: experiences, preferences, or needs related to breast cancer care or surgical treatment decision-making, as well as interactions with healthcare providers and support persons; (3) they were published in English; and (4) they were published in the last 20 years. Covidence® was used to document the inclusion/exclusion process. Included studies were assessed using The Joanna Briggs Institute (JBI) Critical Appraisal Checklist for Qualitative Research. The authors performed thematic content analysis to identify emergent themes. Results: The search yielded 115 records, and seven studies were included in the final critical appraisal. All studies were qualitative with sample sizes ranging n=10–81, and quality scores ranged 6–8 out of 10. Studies were performed in the U.S. and Canada, and included sexual and gender diverse individuals. Major themes were identified: 1) surgical decision-making, 2) experiences of the post-surgical body, 3) information and support seeking, and 4) interactions with healthcare providers. Subthemes are explored, including body image vs. function, gender policing and politicizing of the body, and intersectionality. Conclusions: SGM breast cancer survivors have unique experiences of healthcare access, decision-making, and quality of life in survivorship. Researchers and clinicians must consider SGM breast cancer survivors' personal values and preferences for treatment, as well as their support network. Culturally sensitive healthcare provider interactions are critical for reducing health disparities in cancer care access and quality of life outcomes.
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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 | 0,015 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».