A scoping review of lesbian, gay, bisexual, transgender, queer, and intersex (LGBTQI+) people’s health in India
Notice bibliographique
Résumé
Amid incremental progress in establishing an enabling legal and policy environment for lesbian, gay, bisexual, transgender and queer-identified people, and people with intersex variations (LGBTQI+) in India, evidence gaps on LGBTQI+ health are of increasing concern. To that end, we conducted a scoping review to map and synthesize the current evidence base, identify research gaps, and provide recommendations for future research. We conducted a scoping review using the Joanna Briggs Institute methodology. We systematically searched 14 databases to identify peer-reviewed journal articles published in English language between January 1, 2010 and November 20, 2021, that reported empirical qualitative, quantitative or mixed methods data on LGBTQI+ people's health in India. Out of 3,003 results in total, we identified 177 eligible articles; 62% used quantitative, 31% qualitative, and 7% mixed methods. The majority (55%) focused on gay and other men who have sex with men (MSM), 16% transgender women, and 14% both of these populations; 4% focused on lesbian and bisexual women, and 2% on transmasculine people. Overall, studies reported high prevalence of HIV and sexually transmitted infections; multilevel risk factors for HIV; high levels of mental health burden linked to stigma, discrimination, and violence victimization; and non-availability of gender-affirmative medical care in government hospitals. Few longitudinal studies and intervention studies were identified. Findings suggest that LGBTQI+ health research in India needs to move beyond the predominant focus on HIV, and gay men/MSM and transgender women, to include mental health and non-communicable diseases, and individuals across the LGBTQI+ spectrum. Future research should build on largely descriptive studies to include explanatory and intervention studies, beyond urban to rural sites, and examine healthcare and service needs among LGBTQI+ people across the life course. Increased Indian government funding for LGBTQI+ health research, including dedicated support and training for early career researchers, is crucial to building a comprehensive and sustainable evidence base to inform targeted health policies and programs moving forward.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,014 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».