Hepatitis C: How the Relational Context of Disease Shapes Stigmatization
Notice bibliographique
Résumé
Individuals infected with Hepatitis C virus are often stigmatized, a situation shaped through unique socio-political, economic, physical and linguistic factors. Socio-politically the association of Hepatitis C with injection drug use and the pervasive stigma present in not only the general population but within the health care system marginalizes patients. Patients often feel as though they are to blame and treatment will be “rationed”. The economics factors affecting those with Hepatitis C serve to further limit access to treatment. Underscoring these factors is a unique linguistic discourse that draws on the language of biomedicine, obscuring the experiences of individuals affected with this disease. Finally, the physical setting of Hepatitis C treatment can further entrench the stigma, and subsequently health care access. Physical spaces play into the power dynamic, even with well-intentioned treatment strategies such as locating Hepatitis C treatment within opiate substitution clinics. As nurses it is crucial to be aware of and address the full relational context of a disease in order to minimize stigma and enhance equitable treatment. Strategies to help nurses act relationally and advocate for the best interest of clients are presented in this paper.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,017 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».