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 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 | 0,068 | 0,191 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».