A rapid review of end-of-life needs in the LGBTQ+ community and recommendations for clinicians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lesbian, gay, bisexual, transgender, and queer plus (LGBTQ+) adults face challenges accessing end-of-life care. Understanding the experiences of LGBTQ+ persons within the end-of-life context is crucial in addressing their needs and supporting equity at end of life. AIM: Review recent literature documenting the experiences of LGBTQ+ adults nearing end-of-life, identifying needs, barriers to care, and translating this into clinical recommendations. DESIGN: A rapid review design was chosen for prompt results. The process was streamlined by limiting the literature search to peer-reviewed articles, dissertations, theses, by date and language. Data collection used a predetermined set of items based on Meyer's Minority Stress and Bronfenbrenner's Ecological Models including participants' voices, needs, and barriers. Thematic analysis of collected data was conducted and presented results in a narrative summary. DATA SOURCES: We searched six electronic databases (PubMed, Medline, ProQuest Dissertations and Theses A&I, ProQuest Dissertations and Theses, Open Access Theses and Dissertations, CINAHL, and Google Scholar) for articles published from 2016 to 2020. RESULTS: We included and appraised for quality 33 articles. We uncovered three latent themes: systemic barriers, a lack of lived experience within the literature, and treatment of LGBTQ+ as one homogeneous group. CONCLUSIONS: The hybrid Meyer's Minority Stress and Bronfenbrenner Ecological model elucidated how stressors and social contexts may impact LGBTQ+ adults when accessing end-of-life care. Incorporating LGBTQ+ cultural competence training into continuing education and ensuring that LGBTQ+ individuals participate in the development of end-of-life care programming may better attend to the needs of this population.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 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 ».