Different faces of discrimination: perceived discrimination among homeless adults with mental illness in healthcare settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research on discrimination in healthcare settings has primarily focused on health implications of race-based discrimination among ethno-racial minority groups. Little is known about discrimination experiences of other marginalized populations, particularly groups facing multiple disadvantages who may be subjected to other/multiple forms of discrimination. OBJECTIVES: (1) To examine the prevalence of perceived discrimination due to homelessness/poverty, mental illness/alcohol/drug related problems, and race/ethnicity/skin color while seeking healthcare in the past year among racially diverse homeless adults with mental illness; (2) To identify whether perceiving certain types of discrimination is associated with increased likelihood of perceiving other kinds of discrimination; and (3) To examine association of these perceived discrimination experiences with socio-demographic characteristics, self-reported measures of psychiatric symptomatology and substance use, and Emergency Department utilization. METHODS: We used baseline data from the Toronto site of the At Home/Chez Soi randomized controlled trial of Housing First for homeless adults with mental illness (n = 550). Bivariate statistics and multivariable logistic regression models were used for the analysis. RESULTS: Perceived discrimination related to homelessness/poverty (30.4%) and mental illness/alcohol/substance use (32.5%) is prevalent among ethnically diverse homeless adults with mental illness in healthcare settings. Only 15% of the total participants reported discrimination due to race/ethnicity/skin color. After controlling for relevant confounders and presence of psychosis, all types of discrimination in healthcare settings were associated with more frequent ED use, a greater - 3 - severity of lifetime substance abuse, and mental health problems. Perceiving discrimination of one type was associated with increased likelihood of perceiving other kinds of discrimination. CONCLUSIONS: Understanding the experience of discrimination in healthcare settings and associated healthcare utilization is the first step towards designing policies and interventions to address health disparities among vulnerable populations. This study contributes to the knowledge base in this important area. TRIAL REGISTRATION NUMBER: This study has been registered with the International Standard Randomized Control Trial Number Register and assigned ISRCTN42520374.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».