Brief Report: Social Factors Associated With Trajectories of HIV-Related Stigma and Everyday Discrimination Among Women Living With HIV in Vancouver, Canada: Longitudinal Cohort Findings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Women living with HIV (WLHIV) experience stigma rooted in social inequities. We examined associations between social factors (food insecurity, housing insecurity, violence, sexual minority identity, and substance use) and HIV-related stigma and Everyday Discrimination trajectories among WLHIV. Methods: This community-based open longitudinal cohort study with WLHIV living in and/or accessing HIV care in Metro Vancouver, Canada, plotted semiannual averages (2015–2019) of recent (past 6-month) HIV-related stigma and Everyday Discrimination. We examined distinct trajectories of HIV-related stigma and Everyday Discrimination using latent class growth analysis (LCGA) and baseline correlates of each trajectory using multinomial logistic regression. Findings: Among participants (HIV-related stigma sample: n = 197 participants with n = 985 observations; Everyday Discrimination sample: n = 203 participants with n = 1096 observations), LCGA identified 2 distinct HIV-related stigma and Everyday Discrimination trajectories: sustained low and consistently high. In multivariable analysis, concurrent food and housing insecurity (adjusted odds ratio [AOR]: 2.15, 95% confidence interval [CI] 1.12–4.12) and physical/sexual violence (AOR: 2.57, 95% CI: 1.22–5.42) were associated with higher odds of the consistently high (vs. sustained low) HIV-related stigma trajectory. Sexual minority identity (AOR: 2.84, 95% CI: 1.49–5.45), concurrent food and housing insecurity (AOR: 2.65, 95% CI: 1.38–5.08), and non injection substance use (less than daily vs. none) (AOR: 2.04, 95% CI: 1.03–4.07) were associated with higher odds of the consistently high (vs. sustained low) Everyday Discrimination trajectory. Conclusions: Social inequities were associated with consistently high HIV-related stigma and Everyday Discrimination among WLHIV. Multilevel strategies can address violence, economic insecurity, intersecting stigma, and discrimination to optimize health and rights among WLHIV.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».