The Gigii-Bapiimin Study: resilience and the impacts of COVID-19 on health and wellbeing of Indigenous people living with HIV in Manitoba and Saskatchewan
Notice bibliographique
Résumé
The Gigii-Bapiimin study explored the impacts of the COVID-19 pandemic on the health and wellbeing of First Nations, Inuit, and Métis people living with HIV in Manitoba and Saskatchewan, two provinces in Canada with alarmingly high rates of HIV infections. Participants (n = 28 in Manitoba and n = 23 in Saskatchewan) were recruited using various methods, including flyers, community organizations, peers, and social media. The qualitative interviews focused on the pandemic’s impact on health, access to services, and ceremonies. The data were analyzed using inductive thematic analysis. The study identified three key themes: (a) resilience and coping; (b) negative impacts on health and substance use; (c) decreased access to health services, HIV care and harm reduction. The participants shared their experiences of social isolation and the loss of community support, which had deleterious effects on their mental health and substance use. The impacts on access to HIV care were exacerbated by poverty, homelessness, and distress over inadvertent disclosure of HIV status. Participants mitigated these impacts by relying on Indigenous knowledges, ceremonies, and resilience within their communities. Service providers must address the impacts of the COVID-19 pandemic on Indigenous people living with HIV and their access to HIV services and ceremonies.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».