How the COVID-19 Pandemic Influenced HIV Care: Are We Prepared Enough for Future Pandemics? An Assessment of Factors Influencing Access, Utilization, Affordability, and Motivation to Engage with HIV Services amongst African, Caribbean, and Black Women
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic resulted in disruption in healthcare delivery for people living with human immunodeficiency virus (HIV). African, Caribbean, and Black women living with HIV (ACB WLWH) in British Columbia (BC) faced barriers to engage with HIV care services prior to the COVID-19 pandemic that were intensified by the transition to virtual care during the pandemic. This paper aims to assess which factors influenced ACB WLWH's access to, utilization and affordability of, and motivation to engage with HIV care services. This study utilized a qualitative descriptive approach using in-depth interviews. Eighteen participants were recruited from relevant women's health, HIV, and ACB organizations in BC. Participants felt dismissed by healthcare providers delivering services only in virtual formats and suggested that services be performed in a hybrid model to increase access and utilization. Mental health supports, such as support groups, dissolved during the pandemic and overall utilization decreased for many participants. The affordability of services pertained primarily to expenses not covered by the provincial healthcare plan. Resources should be directed to covering supplements, healthy food, and extended health services. The primary factor decreasing motivation to engage with HIV services was fear, which emerged due to the unknown impact of the COVID-19 virus on immunocompromised participants.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| 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 | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».