Intersecting impacts of transphobia and racism on HIV risk among trans persons of colour in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Minority stress theory suggests enhanced HIV risk for those experiencing social marginalization, while an intersectionality framework posits that forms of marginalization may interact. The purpose of this paper is to understand how race/ethnicity- and gender-based discrimination may impact HIV risk among transgender or transsexual (trans) people. Design/methodology/approach – The Trans PULSE project – a community-based research study in Ontario, Canada – used respondent-driven sampling to survey 433 trans participants, including 35 Aboriginal persons and 62 non-Aboriginal persons of colour. Descriptive and regression analyses were weighted to adjust for recruitment probabilities. Findings – Most Aboriginal persons (65 per cent, 95 per cent CI: 37-90) and persons of colour (90 per cent, 95 per cent CI: 74-100) reported at least one experience of racism or ethnicity-based discrimination, and the vast majority had experienced transphobia (90 and 92 per cent, respectively). Among non-Aboriginal trans persons of colour, experiences of racism and transphobia interacted in increasing odds of engagement in high-risk sex. Increases in experience of one type of discrimination had strongest effects on HIV risk when coupled with high levels of the other. Research limitations/implications – Persons of colour were ethno-racially diverse; it is possible that different experiences of racism, with divergent effects, were collapsed. Odds ratios may overestimate actual risk ratios. Originality/value – While some sub-groups of trans people of colour have been identified as highly vulnerable to HIV, few studies have explored the impact of discrimination. This paper explores the roles of two types of discrimination in engendering HIV-related risk, and suggests potential limits to resiliency in the face of high levels of discrimination targeting multiple facets of identity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».