Social-structural barriers to primary care among sex workers: findings from a community-based cohort in Vancouver, Canada (2014–2021)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Due to social-structural marginalization, sex workers experience health inequities including a high prevalence of sexually transmitted and blood-borne infections, mental health disorders, trauma, and substance use, alongside a multitude of barriers to HIV and substance use services. Given limited evidence on sex workers' broader primary healthcare access, we aimed to examine social-structural factors associated with primary care use among sex workers over 7 years. METHODS: Data were derived from An Evaluation of Sex Workers Health Access (AESHA), a community-based open prospective cohort of women (cis and trans) sex workers in Metro Vancouver, from 2014 to 2021. Descriptive statistics were used to summarize the proportion of primary care use in the past six months and to assess primary care trends over time from 2014-2021. We used multivariate logistic regression with generalized estimating equations (GEE) to identify social-structural factors associated with primary care access (seeing a family doctor in the last six months), after adjusting for confounders. RESULTS: Amongst the 646 participants, most (87.4%) accessed primary care at some point during the study period, and primary care use in the last 6 months was relatively stable (ranging from 60-78%) across each follow-up period. At first available observation, participants faced a high burden of sexually transmitted and blood-borne infections (STBBIs) (48.0%, 11.5%, and 10.4% were HCV, HIV, or STI seropositive, respectively), 56.8% were diagnosed with a mental health disorder, 8.1% had recently overdosed, and 14.7% were recently hospitalized. In multivariable GEE analysis, exposure to intimate partner violence was associated with reduced primary care use (Adjusted odds ratios (AOR) 0.63, 95% Confidence interval (CI): 0.49-0.82), and limited English fluency was marginally associated (AOR 0.76 CI: 0.51-1.14). CONCLUSIONS: This study characterized primary care use and its social-structural determinants among sex workers over 7 years. Participants faced a high burden of STBBIs and other health disparities, and a proportion faced gaps in primary care utilization. Scale-up of trauma-informed, culturally and linguistically tailored, sex worker-friendly primary care models are needed, alongside structural interventions to decriminalize and destigmatize sex work and substance use.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».