The Cedar Project: Racism and its impacts on health and wellbeing among young Indigenous people who use drugs in Prince George and Vancouver, BC
Notice bibliographique
Résumé
Racism continues to drive health disparities between Indigenous and non-Indigenous peoples in Canada. This study focuses on racism experienced by young Indigenous people who have used drugs in British Columbia (BC), and predictors of interpersonal racism. Cedar Project is a community-governed cohort study involving young Indigenous people who use drugs in Vancouver and Prince George, BC. This cross-sectional study included data collected between August 2015-October 2016. The Measure of Indigenous Racism Experiences (MIRE) scale was used to assess experiences of interpersonal racism across 9 unique settings on a 5-point Likert scale, collapsing responses into three categories (none/low/high). Multinomial logistic regression models were used to examine associations between key variables and interpersonal racism. Among 321 participants, 79% (n = 255) experienced racism in at least one setting. Thirty two percent (n = 102) experienced high interpersonal racism from police, governmental agencies (child 'welfare', health personnel), and in public settings. Ever having a child apprehended (AOR:2.76, 95%CI:1.14-6.65), probable post-traumatic stress (AOR:2.64; 95%CI:1.08-6.46), trying to quit substances (AOR:3.69; 95%CI:1.04-13.06), leaving emergency room without receiving treatment (AOR:3.05; 95%CI:1.22-7.64), and having a traditional language spoken at home while growing up (AOR:2.86; 95%CI:1.90-6.90) were associated with high interpersonal racism. Among women, experiencing high interpersonal racism was more likely if they lived in Prince George (AOR:3.94; 95%CI:1.07-14.50), ever had a child apprehended (AOR:5.09; 95%CI:1.50-17.30), and had probable post-traumatic stress (AOR:5.21; 95%CI:1.43-18.95). Addressing racism experienced by Indigenous peoples requires immediate structural systemic, and interpersonal anti-racist reforms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».