A scoping review of surgical care for people experiencing homelessness: prevalence, access, and disparities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Numerous studies have highlighted the inequitable access to medical and psychiatric care that people experiencing homelessness (PEH) face, yet the surgical needs of this population are not well understood. We sought to assess evidence describing surgical care for PEH and to perform a thematic analysis of the results. METHODS: Ovid MEDLINE, Embase, and Web of Science were searched using the terms "surgery" AND "homelessness." Grey literature was also searched. We used a stepwise scoping review methodology, followed by thematic analysis using an inductive approach. RESULTS: We included 104 articles in our review. Studies were included from 5 continents; 63% originated in the United States. All surgical specialties were represented with varying surgical conditions and procedures for each. Orthopedic surgery (21%) was the most frequently reported specialty. Themes identified included characteristics of PEH receiving surgical care, homeless-to-housed participants, interaction with the health care system, educational initiatives, barriers and challenges, and interventions and future strategies. CONCLUSION: We identified significant variation and gaps, representing opportunities for further research and interventions. Further addressing the barriers and challenges that PEH face when accessing surgical care can better address 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 | 0,013 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».