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Enregistrement W4389398147 · doi:10.1186/s12889-023-17379-9

Migration and health study: a socio-ecological analysis of sexual health among migrants in Manitoba, Canada

2023· article· en· W4389398147 sur OpenAlexafffundabout
Rusty Souleymanov, Bolaji Akinyele-Akanbi, Chinyere Njeze, Patricia Ukoli, Paula Migliardi, John Kim, Michael L. Payne, Laurie Ringaert, Gayle Restall, Linda Larcombe, Nathan J. Lachowsky, Mohammad Nuruzzaman Khan, Robert Lorway, Fritz Pino

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensCommunity Based Research CentreUniversity of ReginaUniversity of VictoriaImpactNine Circles Community Health CentreManitoba HealthWinnipeg Regional Health AuthorityPublic Health Agency of CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésReproductive healthPublic healthMedicineThematic analysisQualitative researchEnvironmental healthPopulationNursingSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To develop effective public health policies, programs, and services tailored to the unique sexual health needs of migrant populations, it is essential to understand the myriad socio-ecological factors that influence their sexual health. This qualitative community-based participatory study aimed to explore factors influencing migrants' sexual health at different socio-ecological levels in a Canadian setting. METHODS: Participants (n = 34) from African, Caribbean, Black; Latin American; South Asian; Middle Eastern, as well as East and Southeast Asian communities were recruited across Manitoba using printed flyers, community organizations, and social media. Individual interviews, conducted in English, French, Mandarin, Cantonese, Tagalog, Arabic, Swahili, and Tigrinya languages, explored questions relating to sexual health and experiences with service providers. Data were analyzed using reflexive thematic analysis and socio-ecological systems theory. RESULTS: The study uncovered a range of individual, interpersonal, institutional, and socio-structural factors that affect the sexual health of migrants in Manitoba. Individual factors such as sexual health knowledge and testing practices, interpersonal factors like the type of sexual partnerships, institutional factors such as sexual health information needs, language, and service access barriers, and structural-level factors like gender norms and HIV stigma exerted a significant influence on the sexual health practices of study respondents. Sexual health awareness was influenced by various factors including length of time in Canada and involvement in community-based services. Study respondents identified issues related to access to HIV testing and sexual health information, as well as language barriers, racism in healthcare, and HIV stigma. Gender and social norms played a significant role in discouraging communication about sex and safer sex practices. CONCLUSIONS: The study highlights the complex interplay of factors that influence the sexual health of migrants, and the need for targeted sexual health awareness campaigns and provision of sexual health information in languages spoken by migrants. Public health interventions focused on improving the sexual health outcomes for migrants should consider the socio-ecological elements identified in this study. These findings can inform public health campaigns to increase access to services and address sexual health inequities among migrant communities in Canada.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0090,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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