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Enregistrement W4285045888 · doi:10.1002/jia2.25908

Using a mixed‐methods approach to adapt an HIV stigma reduction intervention to address intersectional stigma faced by men who have sex with men in Ghana

2022· article· en· W4285045888 sur OpenAlexaff
Laura Nyblade, Melissa A. Stockton, Khalida Saalim, Gamji Rabiu Abu-Ba’are, Sue Clay, Mutale Chonta, Debbie Dada, Emmanuel Mankattah, Richard Vormawor, Patrick Appiah, Francis Boakye, Ransford Akrong, Adom Manu, Emma Gyamerah, DeAnne Turner, Karan Sharma, Kwasi Torpey, LaRon E. Nelson

Notice bibliographique

RevueJournal of the International AIDS Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Nursing ResearchNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Mental Health
Mots-clésStigma (botany)MedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Intervention (counseling)Social stigmaPsychiatryClinical psychologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In Ghana, men who have sex with men (MSM) are estimated to be 11 times more likely to be living with HIV than the general population. Stigmas at the intersection of HIV, same-sex and gender non-conformity are potential key drivers behind this outsized HIV disease burden. Healthcare workers (HCWs) are essential to HIV prevention, care and treatment and can also be sources of stigma for people living with HIV and MSM. This article describes the process and results of adapting an evidence-based HIV stigma-reduction HCW training curriculum to address HIV, same-sex and gender non-conformity stigma among HCWs in the Greater Accra and Ashanti regions, Ghana. METHODS: Six steps were implemented from March 2020 to September 2021: formative research (in-depth interviews with stigma-reduction trainers [n = 8] and MSM living with HIV [n = 10], and focus group discussions with HCWs [n = 8] and MSM [n = 8]); rapid data analysis to inform a first-draft adapted curriculum; a stakeholder adaptation workshop; triangulation of adaptation with HCW baseline survey data (N = 200) and deeper analysis of formative data; iterative discussions with partner organizations for further refinement; external expert review; and final adaptation with the teams of HCWs and MSM being trained to deliver the curriculum. RESULTS: Key themes emerging under four immediately actionable drivers of health facility intersectional stigma (awareness, fear, attitudes and facility environment) informed the adaptation of the HIV training curriculum. Based on the findings, existing curriculum exercises were placed in one of four categories: (1) Expand-existing exercises that needed modifications to incorporate deeper MSM and gender non-conformity stigma content; (2) Generate-new exercises to fill gaps; (3) Maintain-exercises to keep with no modifications; and (4) Eliminate-exercises that could be dropped given training time constraints. New exercises were developed to address gender norms, the belief that being MSM is a mental illness and stigmatizing attitudes towards MSM. CONCLUSIONS: Getting to the "heart of stigma" requires understanding and responding to both HIV and other intersecting stigma targeting sexual and gender diversity. Findings from this study can inform health facility stigma reduction programming not only for MSM, but also for other populations affected by HIV-related and intersectional stigma in Ghana and beyond.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeQualitatif
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

Citations34
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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