Cardiovascular disease management and healthcare delivery for people experiencing homelessness: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background People experiencing homelessness have increased prevalence, morbidity, and mortality of cardiovascular disease (CVD), attributable to several traditional and non-traditional risk factors. While this burden is well-known, mainstream CVD management plans and healthcare delivery have not been developed with people experiencing homelessness in mind nor tailored to their unique context. The overall objective of this work was to explore and synthesize what is known about CVD management experiences, programs, interventions, and/or recommendations specifically for people experiencing homelessness. Methods We conducted a scoping review to combine qualitative and quantitative studies in a single review using the Arksey and O’Malley framework and lived experience participation. We performed a comprehensive search of OVID Medline, Embase, PsychINFO, CINAHL, Web of Science, Social Sciences Index, Cochrane, and the grey literature with key search terms for homelessness, cardiovascular disease, and programs. All dates, geographic locations, and study designs were included. Articles were analyzed using conventional content analysis. Results We included 37 articles in this review. Most of the work was done in the USA. We synthesized articles’ findings into 1) barriers/challenges faced by people experiencing homelessness and their providers with CVD management and care delivery (competing priorities, lifestyle challenges, medication adherence, access to care, and discrimination), 2) seven international programs/interventions that have been developed for people experiencing homelessness and CVD management with learnings, and 3) practical recommendations and possible solutions at the patient encounter level (relationships, appointment priorities, lifestyle, medication), clinic organization level (scheduling, location, equipment, and multi-disciplinary partnership), and systems level (root cause of homelessness, and cultural safety). Conclusions There is no ‘one-size-fits all’ approach to CVD management for people experiencing homelessness, and it is met with complexity, diversity, and intersectionality based on various contexts. It is clear, however, we need to move to more practically-implemented, community-driven solutions with lived experience and community partnership at the core. Future work includes tackling the root cause of homelessness with affordable housing, exploring ways to bring cardiac specialist care to the community, and investigating the role of digital technology as an avenue for CVD management in the homeless community. We hope this review is valuable in providing knowledge gaps and future direction for health care providers, health services research teams, and community organizations.
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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 | 0,008 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».