Relationship between sociodemographics, healthcare providers’ competence and healthcare access among two-spirit, gay, bisexual, queer and other men who have sex with men in Manitoba: results from a community-based cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Little is known about barriers to healthcare access for two-spirit, gay, bisexual and queer (2SGBQ+) men in Manitoba. DESIGN: Data were drawn from a community-based, cross-sectional survey designed to examine health and healthcare access among 2SGBQ+ men. SETTING: Community-based cross-sectional study in Manitoba, Canada. PARTICIPANTS: Community-based sample of 368 2SGBQ+ men. OUTCOMES: Logistic regression analyses assessed the relationship between sociodemographics, healthcare discrimination, perceived healthcare providers' 2SGBQ+ competence/knowledge and two indicators of healthcare access (analytic outcome variables): (1) having a regular healthcare provider and (2) having had a healthcare visit in the past 12 months. RESULTS: In multivariate analyses, living in Brandon (adjusted OR (AOR)=0.08, 95% CI 0.03 to 0.22), small cities (AOR=0.20, 95% CI 0.04 to 0.98) and smaller towns (AOR=0.26, 95% CI 0.08 o 0.81) in Manitoba (compared with living in Winnipeg), as well as having a healthcare provider with poor (AOR=0.19, 95% CI 0.04 to 0.90) or very poor competence/knowledge (AOR=0.03, 95% CI 0.03 to 0.25) of 2SGBQ+ men's issues (compared with very good competence) was associated with lower odds of having a regular healthcare provider. Living in Brandon (AOR=0.05, 95% CI 0.02 to 0.17) and smaller towns (AOR=0.25, 95% CI 0.67 to 0.90) in Manitoba (compared with living in Winnipeg) was associated with lower odds of having a healthcare visit in the past 12 months, while identifying as a gay man compared with bisexual (AOR=12.57, 95% CI 1.88 to 83.97) was associated with higher odds of having a healthcare visit in the past 12 months. CONCLUSIONS: These findings underscore the importance of reducing the gap between the healthcare access of rural and urban 2SGBQ+ men, improving healthcare providers' cultural competence and addressing their lack of knowledge of 2SGBQ+ men's issues.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».