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Enregistrement W4399731503 · doi:10.1186/s12939-024-02209-0

Using an intersectionality lens to explore barriers and enablers to hepatitis C point-of-care testing: a qualitative study among people who inject drugs and service providers

2024· article· en· W4399731503 sur OpenAlexafffundabout
Guillaume Fontaine, Justin Presseau, Julie Bruneau, Cole Etherington, Isabella M. Thomas, Jui-Hsia Cleo Hung, Zack van Allen, Andrea M. Patey, Ayesha Kareem, Sameh Mortazhejri, Stine Bordier Høj, Geneviève Boyer-Legault, Jeremy Grimshaw

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Equity in Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversité de MontréalUniversity of OttawaJewish General HospitalMcGill University Health CentreCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill UniversityCegep Edouard MontpetitOttawa Hospital
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésHarm reductionQualitative researchMedicineNursingIntersectionalitySocial stigmaPublic healthPsychologyPublic relationsFamily medicineSociologyPolitical scienceHuman immunodeficiency virus (HIV)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hepatitis C virus (HCV) infection is a significant global health burden, particularly among people who inject drugs. Rapid point-of-care HCV testing has emerged as a promising approach to improve HCV detection and linkage to care in harm reduction organizations such as needle and syringe programs. The objective of this study was to use an intersectionality lens to explore the barriers and enablers to point-of-care HCV testing in a needle and syringe program. METHODS: A qualitative study was conducted using semi-structured interviews with clients (people who inject drugs) and service providers in a large community organization focused on the prevention of sexually transmitted and blood borne infections and harm reduction in Montreal, Canada. An intersectionality lens was used alongside the Theoretical Domains Framework to guide the formulation of research questions as well as data collection, analysis, and interpretation. RESULTS: We interviewed 27 participants (15 clients, 12 providers). For clients, four themes emerged: (1) understanding and perceptions of HCV testing, (2) the role of an accessible and inclusive environment, (3) the interplay of emotions and motivations in decision-making, and (4) the impact of intersectional stigma related to HCV, behaviors, and identities. For providers, five themes emerged: (1) knowledge, skills, and confidence for HCV testing, (2) professional roles and their intersection with identity and lived experience, (3) resources and integration of services, (4) social and emotional factors, and (5) behavioral regulation and incentives for HCV testing. Intersectional stigma amplified access, emotional and informational barriers to HCV care for clients. In contrast, identity and lived experience acted as powerful enablers for providers in the provision of HCV care. CONCLUSION: The application of an intersectionality lens provides a nuanced understanding of multilevel barriers and enablers to point-of-care HCV testing. Findings underscore the need for tailored strategies that address stigma, improve provider roles and communication, and foster an inclusive environment for equitable HCV care. Using an intersectionality lens in implementation research can offer valuable insights, guiding the design of equity-focused implementation strategies.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0130,014
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,269
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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