Non-Clinical Interventions to Reduce Inequities in Palliative Care for 2SLGBTQ+ People: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: People who identify as Two-Spirit, lesbian, gay, bisexual, transgender, and/or queer (2SLGBTQ+) experience health disparities across the lifespan, including at end of life. Recently there has been recognition of the value of health promotion approaches to palliative care that address the social and structural determinants of a good death. Current reviews on 2SLGBTQ+ palliative care are primarily framed through a clinical, patient-provider level lens. Purpose: To understand how implemented and evaluated non-clinical interventions regarding palliative care for 2SLGBTQ+ people are described in the literature. Methods: A narrative review was conducted adhering to a systematic procedure. Six relevant databases were searched, and 1,547 records were screened by two independent reviewers. To be eligible for inclusion, studies had to describe one or more implemented and evaluated non-clinical intervention that addressed at least one inequity or barrier to palliative care for 2SLGBTQ+ people. Charted data was analyzed using inductive content analysis. The socio-ecological model (SEM) was used to critically examine findings. Results: Six studies were included for review. Examples of non-clinical interventions across various settings and multiple socio-ecological levels were noted. We identified four overarching themes to describe how non-clinical interventions reduce inequities in palliative care for 2SLGBTQ+ people. Conclusion: This review revealed gaps in interventions at organizational, community, and public policy levels. Future research should map efforts specific to the Canadian context and empower 2SLGBTQ+ communities to evaluate and report on the interventions they lead. A trauma-informed intersectional approach should be used in the design of interventions with and for 2SLGBTQ+ community members.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».