Challenges and Resiliency: Social Determinants of Health, COVID-19, and the Disproportionate Impact on Immigrants and Refugees Living with HIV
Notice bibliographique
Résumé
The human immunodeficiency virus (HIV) pandemic is a global public health and social justice issue. HIV continues to disproportionately affect marginalized populations, including immigrants and refugees living with HIV (IRLHIV). This study investigated and captured the experiences of IRLHIV using the social determinants of health framework. This study examined the intersecting factors affecting the health and well-being of IRLHIV in Alberta, Canada, prior to and during the COVID-19 pandemic. Concurrent mixed methods were used. Employing an online survey (n = 124) and photovoice methodology (n = 13), the researchers identified five salient themes: experiences of racism and discrimination, challenges accessing nutrition, healthcare, and affordable housing, and precarious employment situations. The findings underscored the amplification of pre-existing inequities during the COVID-19 pandemic, intensifying the discrimination and stigma faced by IRLHIV due to both their health status and immigration background. These findings highlight the urgent need for targeted, evidence-based interventions to address the social determinants of health that adversely affect IRLHIV. The researchers recommend further participatory research action into health disparities for IRLHIV to create responsive and culturally safe services for IRLHIV.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».