Qualitatively-Driven Mixed-Methods Health Research Protocol: “HIV/STBBIs in a Post-Pandemic World: Challenges and Opportunities for Addressing the Needs of People Living With HIV”
Notice bibliographique
Résumé
This qualitatively-driven, mixed-methods study explores the impacts of the COVID-19 pandemic on people living with human immunodeficiency virus (HIV) testing, treatment, and linkage to care in Manitoba, Canada. Building on the “Landscape of Risk” study, a population-level quantitative analysis examining associations between COVID-19 vaccination and HIV/sexually transmitted and blood borne infection (STBBI) testing, this protocol describes the qualitative phase designed to contextualize those findings. Preliminary data suggests that people living with HIV (PLWHIV) were more likely to receive COVID-19 vaccinations than the general population while also being more likely to acquire the virus. This contrasts with lower vaccination rates among other STBBI-affected cohorts, raising critical questions about health system engagement, trust, and access. Through interviews and focus groups with both PLWHIV and health care service providers, this study aims to validate quantitative results, explore pandemic-era shifts in HIV/STBBI service use, and generate recommendations for improving health equity in future pandemic responses. Guided by constructivist, critical, and poststructuralist paradigms, and informed by ethical, community-based research principles, the study uses a sequential exploratory design to integrate community narratives with administrative health data. Data will be collected in partnership with Nine Circles Community Health Centre and analyzed using thematic analysis. This study’s commitment to rigor, reflexivity, and participant voice ensures relevance to public health policy, while offering insights into resilience, service adaptations, and equity-oriented strategies for vulnerable populations navigating intersecting health risks in a post-pandemic world.
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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 | 0,161 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,090 | 0,024 |
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 ».