HIV, Gender, Race, Sexual Orientation, and Sex Work: A Qualitative Study of Intersectional Stigma Experienced by HIV-Positive Women in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HIV infection rates are increasing among marginalized women in Ontario, Canada. HIV-related stigma, a principal factor contributing to the global HIV epidemic, interacts with structural inequities such as racism, sexism, and homophobia. The study objective was to explore experiences of stigma and coping strategies among HIV-positive women in Ontario, Canada. METHODS AND FINDINGS: We conducted a community-based qualitative investigation using focus groups to understand experiences of stigma and discrimination and coping methods among HIV-positive women from marginalized communities. We conducted 15 focus groups with HIV-positive women in five cities across Ontario, Canada. Data were analyzed using thematic analysis to enhance understanding of the lived experiences of diverse HIV-positive women. Focus group participants (n = 104; mean age = 38 years; 69% ethnic minority; 23% lesbian/bisexual; 22% transgender) described stigma/discrimination and coping across micro (intra/interpersonal), meso (social/community), and macro (organizational/political) realms. Participants across focus groups attributed experiences of stigma and discrimination to: HIV-related stigma, sexism and gender discrimination, racism, homophobia and transphobia, and involvement in sex work. Coping strategies included resilience (micro), social networks and support groups (meso), and challenging stigma (macro). CONCLUSIONS: HIV-positive women described interdependent and mutually constitutive relationships between marginalized social identities and inequities such as HIV-related stigma, sexism, racism, and homo/transphobia. These overlapping, multilevel forms of stigma and discrimination are representative of an intersectional model of stigma and discrimination. The present findings also suggest that micro, meso, and macro level factors simultaneously present barriers to health and well being--as well as opportunities for coping--in HIV-positive women's lives. Understanding the deleterious effects of stigma and discrimination on HIV risk, mental health, and access to care among HIV-positive women can inform health care provision, stigma reduction interventions, and public health policy.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».