Peer-based interventions to support transgender and gender diverse people’s health and healthcare access: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pervasive health and healthcare disparities experienced by transgender (trans) and gender diverse (TGD) people require innovative solutions. Peer-based interventions may address disparities, and are an approach endorsed by TGD communities. However, the scope of the literature examining peer-based interventions to address health and healthcare access inclusive of TGD people is uncharted.Aim: This scoping review aimed to understand the extent of the literature about peer-based interventions conducted with and/or inclusive of TGD populations; specifically, study participants (e.g. sociodemographics), study designs/outcomes, intervention components (e.g. facilitator characteristics), and intervention effectiveness.Methods: Underpinned by Arksey and O’Malley’s framework: (1) identifying the research question; (2) identifying studies; (3) study selection; (4) charting data; and (5) collating, summarizing, and reporting results, eligible studies were identified, charted, and thematically analyzed. Databases (e.g. ProQuest) and snowball searching were utilized to identify peer-reviewed literature published within 15 years of February 2023. Extracted data included overarching study characteristics (e.g. author[s]), methodological characteristics (e.g. type of research), intervention characteristics (e.g. delivery modality), and study findings.Results: Thirty-six eligible studies documented in 38 peer-reviewed articles detailing 40 unique peer-based interventions were identified. Forty-four percent (n = 16/36) of studies took place in United States (U.S.) urban centers. Over half (n = 23/40, 58%) focused exclusively on TGD people, nearly three-quarters of which (n = 17/23, 74%) focused exclusively on trans women/transfeminine people. Ninety-two percent (n = 33/36) included quantitative methods, of which 30% (n = 10/33) were randomized controlled trials. HIV was a primary focus (n = 30/36, 83.3%). Few interventions discussed promotion of gender affirmation for TGD participants. Most studies showed positive impacts of peer-based intervention.Discussion: Although promising in their effectiveness, limited peer-based interventions have been developed and/or evaluated that are inclusive of gender-diverse TGD people (e.g. trans men and nonbinary people). Studies are urgently need that expand this literature beyond HIV to address holistic needs and healthcare barriers among TGD communities.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».