Disease-related stigma among people who inject drugs in Toronto amidst the COVID-19 pandemic
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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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 | 0,003 |
| 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 | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».