Mental health related experiences among African Caribbean, and Black immigrant and refugee families living with HIV/ AIDS in Greater Toronto Area, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In 2021, there were nearly 38 million people living with HIV worldwide and approximately 61,110 in Canada. Africans, Caribbean people, and the Black community make up less than 3.5% of the Canadian population, but account for 22% of people living with HIV in Canada. Our study explores the mental health related experiences of African, Caribbean, Black immigrant families living with HIV in Canada’s Greater Toronto Area. Methods: A qualitative descriptive study was carried out between September, 2022 and December, 2023. Purposive sampling was used to select 20 participants, and semi-structured interviews were conducted. Content and thematic analyses of data were performed. Results: Participants ranged in age from 32 to 73 years, 60% were female, the majority had only completed college (65%), and most of them were not working. Three themes were identified: 1) HIV related struggles (neurocognitive impairment, HIV-related stigma and shame, racism and discrimination, and the impact of HIV-related stigma on mental health); 2) Systemic barriers (racism, stereotyping, systemic discrimination, employment and housing issues); and 3) social network building (isolation and solitude, disclosure dilemma). Discussion: Intersecting and complex factors associated with immigration and resettlement of African immigrants living with HIV affect their mental health and that of their families. Isolation and social exclusion are major stressors for these families, and their mental health is compromised by everyday encounters with systemic barriers. Conclusion: African immigrants and refugees living with HIV/AIDS experience mental health challenges related to co-morbidities caused by the HIV Virus. Integration of mental health services into HIV services would strengthen HIV prevention and care outcomes and improve access to mental health care. Keywords: Immigrants and refugees, HIV/AIDS, mental health, families, Canada.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».