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Enregistrement W4399434517 · doi:10.1186/s12889-024-18959-z

Pandemic-related challenges accessing food and primary healthcare among sex workers during the COVID-19 pandemic: findings from a community-based cohort in Vancouver, Canada

2024· article· en· W4399434517 sur OpenAlexafffundabout
Elizabeth Frost, Kate Shannon, Melissa Braschel, Mary Kestler, Jennie Pearson, Chelsey Perry, Shira M. Goldenberg

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensB.C. Women's Hospital & Health CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésMedicinePandemicBiostatisticsPublic healthEpidemiologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthCohort studyCohortHealth care2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Family medicineVirologyInfectious disease (medical specialty)NursingOutbreakDiseaseEconomic growthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Globally, the COVID-19 pandemic upended healthcare services and created economic vulnerability for many. Criminalization of sex work meant sex workers were largely ineligible for Canada's government-based financial pandemic relief, the Canadian Emergency Response Benefit. Sex workers' loss of income and inability to access financial support services during the pandemic resulted in many unable to pay rent or mortgage, and in need of assistance with basic needs items including food. Little is known about the unique experiences of sex workers who faced challenges in accessing food during the pandemic and its impact on healthcare access. Thus, we aimed to identify the association between pandemic-related challenges accessing food and primary healthcare among sex workers. METHODS: Prospective data were drawn from a cohort of women sex workers in Vancouver, Canada (An Evaluation of Sex Workers' Health Access, AESHA; 2010-present). Data were collected via questionnaires administered bi-annually from October 2020-August 2021. We used univariate and multivariable logistic regression with generalized estimating equations to assess the association between pandemic-related challenges accessing food and challenges accessing primary healthcare over the study period. RESULTS: Of 170 participants, 41% experienced pandemic-related challenges in accessing food and 26% reported challenges accessing healthcare. Median age was 45 years (IQR:36-53), 56% were of Indigenous ancestry, 86% experienced intimate partner violence in the last six months, and 62% reported non-injection substance use in the last six months. Experiencing pandemic-related challenges accessing food was positively associated with challenges accessing primary healthcare (Adjusted Odds Ratio: 1.99, 95% Confidence Interval: 1.02-3.88) after adjustment for confounders. CONCLUSIONS: Findings provide insight about the potential role community-based healthcare delivery settings (e.g., community clinics) can play in ameliorating access to basic needs such as food among those who are highly marginalized. Future pandemic response efforts should also take the most marginalized populations' needs into consideration by establishing strategies to ensure continuity of essential services providing food and other basic needs. Lastly, policies are needed establishing basic income support and improve access to food resources for marginalized women in times of crisis.

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)0,002
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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