Disease-related stigma among people who inject drugs in Toronto amidst the COVID-19 pandemic
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Stigma overwhelmingly affects people who inject drugs. The COVID-19 pandemic posed unique challenges for people who inject drugs, who are already stigmatized as being "dangerous and spreading disease." The present study explored ways in which stigma was experienced by a sample of people who inject drugs in Toronto, Canada following COVID-related public health precaution measures. Methods: = 24) recruited from supervised consumption sites in Toronto, Canada. The semi-structured interview guide focused on the impact of COVID-19 on participants' health and social well-being. Interviews took place six-months after initial COVID-19 precautions (September-October 2020). We used thematic analysis to examine findings, with stigma being an emergent theme. Results: Participants described heightened acts of stigma after COVID-19 restrictions were implemented, including feeling treated as "diseased" and the cause of COVID-19's spread. They reported being less likely to receive emergency care during events such as overdoses. Participants perceived increased disease-related stigma evident through actions of stigma, including amplified dehumanization by the public, others avoiding all contact with them, and more discrimination by police and hospital systems. Conclusion: Participants provided specific examples of how stigmatizing behaviors harmed them after COVID-19 precautions began. It is plausible that stigma contributed to the dramatic increase in fatal overdoses, difficulty accessing housing, and further difficulty accessing needed healthcare in our setting. Integrating evidence-based harm reduction approaches in areas where stigma is evident might offset harms stemming from disease-related stigma and mitigate these harms during future public health emergencies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle