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Enregistrement W4285035741 · doi:10.1002/jia2.25913

Does resource insecurity drive HIV‐related stigma? Associations between food and housing insecurity with HIV‐related stigma in cohort of women living with HIV in Canada

2022· article· en· W4285035741 sur OpenAlexaffabout
Carmen H. Logie, Nina Sokolovic, Mina Kazemi, Shaz Islam, Peggy Frank, Rebecca Gormley, Angela Kaida, Alexandra de Pokomandy, Mona Loutfy

Notice bibliographique

RevueJournal of the International AIDS Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health CentreSimon Fraser UniversityAIDS VancouverBlack Coalition for AIDS PreventionWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStigma (botany)MedicineFood insecurityHuman immunodeficiency virus (HIV)CohortEnvironmental healthPsychiatryGerontologyFood securityVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Women living with HIV across global contexts are disproportionately impacted by food insecurity and housing insecurity. Food and housing insecurity are resource insecurities associated with poorer health outcomes among people living with HIV. Poverty, a deeply stigmatized phenomenon, is a contributing factor towards food and housing insecurity. HIV-related stigma-the devaluation, mistreatment and constrained access to power and opportunities experienced by people living with HIV-intersects with structural inequities. Few studies, however, have examined food and housing insecurity as drivers of HIV-related stigma. This study aimed to estimate the associations between food and housing insecurity with HIV-related stigma among women living with HIV in Canada. METHODS: This prospective cohort study of women living with HIV (≥16 years old) in three provinces in Canada involved three waves of surveys collected at 18-month intervals between 2013 and 2018. To understand associations between food and housing security and HIV-related stigma, we conducted linear mixed effects regression models. We adjusted for socio-demographic characteristics associated with HIV-related stigma. RESULTS AND DISCUSSION: Among participants (n = 1422), more than one-third (n = 509; 36%) reported baseline food insecurity and approximately one-tenth (n = 152, 11%) housing insecurity. Mean HIV-related stigma scores were consistent across waves 1 (mean [M] = 57.2, standard deviation [SD] = 20.0, N = 1401) and 2 (M = 57.4, SD = 19.0, N = 1227) but lower at wave 3 (M = 52.8, SD = 18.7, N = 918). On average, across time, food insecure participants reported HIV-related stigma scores that were 8.6 points higher (95% confidence interval [CI]: 6.4, 10.8) compared with food secure individuals. Similarly, participants reporting insecure housing at wave 1 tended to experience greater HIV-related stigma (6.2 points, 95% CI: 2.7, 9.6) over time compared to stably housed participants. There was an interaction between time and housing insecurity, whereby baseline housing insecurity was no longer associated with higher HIV-related stigma at the third wave. CONCLUSIONS: Among women living with HIV in Canada, experiencing food and housing insecurity was associated with consistently higher levels of HIV-related stigma. In addition to the urgent need to tackle food and housing insecurity among people living with HIV to optimize wellbeing, getting to the heart of HIV-related stigma requires identifying and dismantling resource insecurity-related stigma drivers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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