Emergency department care experiences among 2SLGBTQQIA+ patients: a mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Equity-deserving groups (EDG), including those who identify as two-spirit, lesbian, gay, bisexual, transgender, queer, questioning, intersex, and/or asexual (2SLGBTQQIA+), are disproportionately treated in the Emergency Department (ED). This study aimed to understand ED care experiences of 2SLGBTQQIA+ individuals compared to those who do not identify with an equity-deserving group in Kingston, Canada, ultimately aiming to enhance inclusivity and better meet healthcare needs. METHODS: Data were collected through a mixed qualitative/quantitative cross-sectional study using a novel electronic survey tool (Spryng.io), which purposely integrates qualitative and quantitative data, while minimising researcher bias. A community-based participatory approach was employed to involve community stakeholders. Participants were recruited from the Kingston Health Sciences Centre's ED, Urgent Care Centre, and at community-based organisations. Quantitative data were analysed using chi-squared tests, while qualitative data underwent thematic analysis. Results were triangulated. Focus group discussions with community partners were then undertaken to contextualise findings. RESULTS: Compared to persons who did not identify as belonging to an EDG (n = 949), 2SLGBTQQIA+ individuals (n = 118) felt their identity had a more negative impact on their care (p < 0.0001) and experienced more judgment and disrespect from healthcare providers (HCPs) (p < 0.0001). Four themes emerged from triangulation of qualitative and quantitative data: (1) mixed emotions regarding ED care; (2) transgender and non-binary health care considerations; (3) unmet mental health needs; and (4) lack of patient-centred care for 2SLGBTQQIA+ patients. CONCLUSIONS: 2SLGBTQQIA+ individuals often face unmet mental health care needs, requiring tailored mental health care provision in the ED. Intersectionality within the 2SLGBTQQIA+ population underscores the importance of trauma-informed care. Strategies to improve 2SLGBTQQIA+ healthcare include implementing safer spaces, clear feedback mechanisms, referrals to gender-affirming specialists, and privacy in triage. Further research should assess the impact of educational interventions on HCP knowledge and patient experiences in the ED.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».