The impact of determinants of health on the relationship between stigma and health in people living with HIV
Notice bibliographique
Résumé
Determinants of health are important drivers of health states, yet there is little work examining their role in the relationship between HIV stigma and health. This study uses moderation analysis to examine how determinants of health affect the relationship between enacted, internalized, and anticipated stigma and mental health. Quantitative data was collected on 337 participants in Ontario, Canada at baseline (t1) between August 2018 and September 2019 and at follow-up (t2) between February 2021 and October 2021. Separate moderation models were created with each determinant of health (age, gender, sexual orientation, ethnicity, geographic region, education, employment, and basic needs) acting as the moderator between types of stigma at t1 and mental health at t2. Age was a significant moderator for the relationship between internalized and enacted stigma at t1 and mental health at t2. Region was a moderator for enacted and anticipated stigma and mental health. Sexual orientation was a moderator for anticipated stigma and mental health. Lastly, having basic needs was a moderator for enacted and anticipated stigma and mental health. Our findings suggest that intervention strategies may be more effective by incorporating supports for these determinants of health in addition to stigma reduction to improve mental health.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».