‘Management of a spoiled identity’: systematic review of interventions to address self-stigma among people living with and affected by HIV
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Self-stigma, also known as internalised stigma, is a global public health threat because it keeps people from accessing HIV and other health services. By hampering HIV testing, treatment and prevention, self-stigma can compromise the sustainability of health interventions and have serious epidemiological consequences. This review synthesised existing evidence of interventions aiming to reduce self-stigma experienced by people living with HIV and key populations affected by HIV in low-income and middle-income countries. METHODS: Studies were identified through bibliographic databases, grey literature sites, study registries, back referencing and contacts with researchers, and synthesised following Cochrane guidelines. RESULTS: Of 5880 potentially relevant titles, 20 studies were included in the review. Represented in these studies were 9536 people (65% women) from Ethiopia, India, Kenya, Lesotho, Malawi, Nepal, South Africa, Swaziland, Tanzania, Thailand, Uganda and Vietnam. Seventeen of the studies recruited people living with HIV (of which five focused specifically on pregnant women). The remaining three studies focused on young men who have sex with men, female sex workers and men who inject drugs. Studies were clustered into four categories based on the socioecological level of risk or resilience that they targeted: (1) individual level only, (2) individual and relational levels, (3) individual and structural levels and (4) structural level only. Thirteen studies targeting structural risks (with or without individual components) consistently produced significant reductions in self-stigma. The remaining seven studies that did not include a component to address structural risks produced mixed effects. CONCLUSION: Structural interventions such as scale-up of antiretroviral treatment, prevention of medication stockouts, social empowerment and economic strengthening may help substantially reduce self-stigma among individuals. More research is urgently needed to understand how to reduce self-stigma among young people and key populations, as well as how to tackle intersectional self-stigma.
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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 | 0,008 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».