Perspectives on digital testing services for sexually transmitted and blood-borne infections from Two-Spirit, gay, bisexual, transgender, and other queer Black, Indigenous, people of colour living in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Increased sexually transmitted and blood-borne infections (STBBI) testing can reduce the burden of disease among Two-Spirit, gay, bisexual, transgender, and other queer Black, Indigenous, people of colour (2SGBTQ+ BIPOC). However, this population encounters barriers, such as discrimination, when accessing in-person STBBI testing services. Digital STBBI testing, such as self-testing/collection kits ordered online and digital requisitions, may address some of these barriers. Our aim was to understand acceptability of free digital STBBI testing among 2SGBTQ+ BIPOC living in Ontario, Canada. DESIGN: We approached this analysis using Implementation Science and Critical Race Theory. We conducted interviews and focus groups with 21 2SGBTQ + BIPOC individuals from 2020-2021. Participants were asked about their perceptions of the benefits and drawbacks of digital STBBI testing, populations that would benefit from using these services, and recommendations for how these services may be implemented in Ontario. Interviews and focus groups were transcribed verbatim and analyzed using reflexive thematic analysis. RESULTS: Six themes emerged. Digital STBBI testing services: (1) May reduce oppression experienced by 2SGBTQ + BIPOC when testing in-person; (2) Should address the unique needs that 2SGBTQ + BIPOC experience due to other intersecting identities they possess; (3) Should adapt their services to suit the varying cultural contexts and living circumstances of 2SGBTQ + BIPOC; (4) Should be accessible to 2SGBTQ + BIPOC who hold diverse or no documentation; (5) Should be offered in multiple languages; (6) May be inaccessible to those without Internet access or devices. CONCLUSION: Digital STBBI testing is one strategy that may reduce discrimination experienced by 2SGBTQ + BIPOC when getting tested in-person. However, digital STBBI testing services may not address all the needs of 2SGBTQ + BIPOC. Racism and other forms of oppression embedded into in-person and digital testing services will need to be addressed to meet the needs of this diverse population.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».