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Enregistrement W6886021147 · doi:10.14288/1.0423119

Using photovoice to understand experiences of opioid use among sexual and gender minority youth in Vancouver, Canada

2023· article· en· W6886021147 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Collections · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoicePsychological interventionMental healthMinority stressThematic analysisSexual minorityContext (archaeology)PovertyOpioid use disorder

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada, sexual and gender minority youth use opioids at disproportionately high rates. Yet, little is known about the distinct contexts of opioid use within this group, challenging capacity to develop well founded policy and practice supports. This case study aims to examine – in depth – the experiences and contexts of opioid use among a sample of four sexual and gender minority youth in Vancouver, Canada. Qualitative data from photovoice methods and in-depth, semi-structured interviews were collected in 2019. Analysis adopted a reflexive thematic approach from a critical interpretive standpoint, informed by minority stress theory. Three interconnected themes were constructed: (i) minoritised contexts of entry into and continuation of opioid use; (ii) mental health-maintaining and stress-mitigating effects of opioid use in the context of minoritisation; and (iii) intersections of stigma, violence and poverty with opioid use and minoritisation. Findings suggest that the health of sexual and gender minority youth who use opioids is shaped by minority stress and overlapping forms of structural marginalisation. They signal the need for responsive strategies that hold promise in supporting this population, including advancing integrated approaches to substance use and mental health care alongside interventions targeted towards the social and structural determinants of health.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0180,006
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,183
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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