Gender and Drug Use Discrimination Among People Who Inject Drugs: An Intersectional Approach Using the COSINUS Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Injection drug use is strongly associated with stigmatization by loved ones, healthcare providers, and society in general. This stigmatization can have negative consequences on the health of people who inject drugs (PWID) and limit their access to care. Women who inject drugs face greater stigma than men because of gendered social norms and the intersectional effect between gender and drug use identities. For this analysis, we aimed to study discrimination - which is closely linked to stigmatization - experienced by PWID, considering the intersectionality between drug use discrimination and gender discrimination in the French context. Methods: We used data from the COSINUS cohort study, conducted between June 2016 and May 2019 in four French cities. We selected 427 of the 665 PWID who regularly injected drugs enrolled in COSINUS, at three months of follow-up, and performed multivariable logistic regression to identify factors associated with self-reported drug use discrimination. Results: Women comprised 20.6% of the study sample. Sixty-nine percent of the participants declared drug use discrimination and 15% gender discrimination. In the multivariable regression analysis, PWID who had hurried injection out of fear of being seen were almost twice as likely to have experienced drug use discrimination (OR [95% CI]: 1.77 [1.15, 2.74], p = 0.010). Likewise, women experiencing gender discrimination were almost three times as likely to have experienced drug use discrimination (OR [95% CI]: 2.84 [1.07,7.56], p=0.037). Conclusion: Women who inject drugs experienced gender and drug use intersectional discrimination. This could be a reason for the low attendance rates of women in healthcare settings. In addition, discrimination negatively impacted injection drug use practices (eg, hurried injection), particularly for people with unstable housing who injected in public spaces. We recommend introducing adapted services in healthcare facilities for women who inject drugs, and creating a favorable social and physical environment for all PWID in order to improve their health and access to care.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».