Syndemic Connections: Overdose Death Crisis, Gender-Based Violence and COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
This article will use syndemic theory to identify and analyze overlapping health and social conditions, focusing specifically on how gender-based violence is systemically interconnected with contemporary public health issues. The overdose death crisis that continues to afflict Canadian populations is not an isolated health issue. Across Canada, it is intertwined with mental health, HIV/AIDS, COVID-19 and structural violence—the chronic and systemic disadvantages affecting those living in poverty and oppressive circumstances. Opioid use is an often-avoidant coping strategy for many experiencing the effects of trauma, relentless fear, pain, ill health and social exclusion. In particular, Indigenous and non-Indigenous women’s experiences with opioid addiction are entangled with encounters with gender based-violence, poverty and chronic ailments within structurally imposed processes and stressors shaped by a history of colonialism, ruptured lifeways and Western ways of knowing and doing, leading to disproportionate harms and occurrences of illness. While biomedical models of comorbidity and mortality approach substance misuse, gender-based violence and major infectious diseases such as HIV/AIDS and COVID-19 as distinct yet compounding realities, this article argues that these conditions are synergistically interrelated via the critical/reflexive lens of syndemic frameworks. Through secondary research using academic, media and policy sources from the past decade in Canada, complemented by prior ethnographic research, the synergistic connections among opioid addiction, gender-based violence and the effects of the COVID pandemic on diverse women will be shown to be driven by socio-structural determinants of health including poverty, intergenerational trauma, the legacy of colonialism and Western optics. Together, they embody a contemporary Canadian syndemic necessitating coordinated responses.
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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) | 0,001 | 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 ».