A Systematic Literature Review of the Impact of COVID-19 on the Health of LGBTQIA+ Older Adults: Identification of Risk and Protective Health Factors and Development of a Model of Health and Disease
Notice bibliographique
Résumé
It is important to understand the differential impact of COVID-19 on the health of older lesbian, gay, bisexual, transgender, queer/questioning, intersex, asexual, and people with other sexual orientations and forms of gender expression (LGBTQIA+). The objective of this study is to systematically review the impact of COVID-19 on LGBTQIA+ older adults' health including risk and protective factors. We reviewed a total of 167 records including LGBTQIA+ older adults published since 2019. Two independent reviewers screened titles and abstracts and extracted information of 21 full-text records meeting inclusion criteria using COVIDENCE software. The results show that the negative health consequences are exacerbated by personal risk (e.g., perceived homo/transphobia and ageism in LGBTQIA+ communities) and environmental factors (e.g., heterosexism within health services). The negative impact seems to be reduced by personal protective (e.g., resilience, spirituality, and hobbies) and environmental factors (e.g., technology use to increase social participation and social rituals). In conclusion, the health of LGBTQIA+ older adults has been disproportionately affected during the pandemic associated to the latest coronavirus (COVID-19). The experiences of LGBTQIA+ older adults during the pandemic are integrated in a Model of Health and Disease for LGBTQIA+ older adults. Specific strategies to promote health and well-being in this community are provided.
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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 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,005 | 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 ».