Advancing Health Equity Among Older Racialized LGBTQ+ Immigrants: Findings of a Scoping Review and Program Scan
Notice bibliographique
Résumé
Canada’s population is aging. It is estimated that there are at least 400,000 LGBTQ+ seniors in Canada. Despite the advancement of gay rights in Canada, LGBTQ+ seniors, especially members of racialized and/or immigrant communities, have often been excluded from research and health care planning. Our team conducted a scoping review of existing evidence on the health and wellbeing of racialized and/or immigrant LGBTQ+ seniors. The review shows: There is limited research in Canada. Out of the 14 studies selected, only two were conducted in Canada. The health and wellbeing of racialized and/or immigrant LGBTQ+ seniors are affected by many social factors: household income, education, limited familial and social support, housing, food security, and social exclusion. Many racialized and immigrant LGBTQ+ seniors tend to distrust the health care system due to experiences of stigma and discrimination. At the same time, services are often inaccessible or not available to them. As a result, they may delay treatment and rely on alternative care such as spiritual and natural healing. These factors lead to poor health and mental health outcomes. To advance health equity, it is important to address multiple related factors by: Engaging racialized/immigrant LGBTQ+ seniors to identify their unique needs Providing culturally inclusive and accessible services that affirm their intersecting social identities Promoting their individual and collective resilience Addressing systemic barriers and social isolation Ensuring equitable funding and resources
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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 | 0,034 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».