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Enregistrement W7117139467 · doi:10.1186/s12978-025-02214-8

Difficulty accessing contraceptives in a 2010–2022 prospective cohort of sex workers in Vancouver, Canada: intersectional influence of im/migration status and racialization

2025· article· en· W7117139467 sur OpenAlexafffundabout
Emma Stirling-Cameron, Esteban Valencia, Kate Shannon, Haoxuan Zhou, Ran Hu, Grace Y. Chong, Kaylee Ramage, Jennie Pearson, Shira M. Goldenberg

Notice bibliographique

RevueReproductive Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésRacializationReproductive medicinePublic healthReproductive healthProspective cohort studyPopulationCohort studySex work

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Overlapping and intersecting structural violence facing im/migrant sex workers has contributed to significant sexual health inequities, such as reduced odds of recent HIV testing, Sexually transmitted and blood borne illness treatment, and client condom refusal. Limited research has been conducted among im/migrant sex workers around access to contraception, particularly using an intersectional lens. The purpose of this paper is to examine the association between im/migration status and difficulty accessing non-barrier contraception among a prospective, community-based cohort of sex workers in Metro Vancouver, Canada, as well as whether this association is modified by racialization. METHODS: Semi-annual questionnaire data were drawn from AESHA (An Evaluation of Sex Workers Health Access), an open, community-based longitudinal cohort of women sex workers in Vancouver, Canada (January 2010 - August 2022). We assessed the association between im/migration status and difficulty accessing non-barrier contraceptives (last 6 months), using racialization (Asian, Black, Latinx, or other racialized identity) as an effect modifier. We developed a multivariable confounder model using modified Poisson regression with generalized estimating equations using sandwich robust standard error. RESULTS: Eight hundred and three participants were included, contributing a total of 5,133 observations over 12.8 years. The median number of visits per participant was four (range: 1-24). 32.6% of participants were im/migrants to Canada and 34.5% were Asian, Black, Latinx, or another racialized identity. In adjusted multivariable analysis exploring racialized identity as an effect modifier, participants who were both im/migrants and racialized faced the highest risk of experiencing difficulties accessing non-barrier contraceptives, when compared to non-im/migrant and non-racialized sex workers (Risk Ratio: 1.50; 95% CI: 0.99, 2.28). CONCLUSIONS: One-quarter of all participants reported experiencing difficulty accessing non-barrier contraceptives at least once during the study period. Im/migrant women sex workers who are Asian, Black, Latinx, or another racialized identity faced a greater risk of experiencing difficulties accessing non-barrier contraceptives compared to non-racialized, non-im/migrant sex workers. These findings indicate a critical need towards investment in culturally safe, linguistically congruent, and sex work-friendly sexual health services to increase contraceptive access and reduce the potential for sexual health inequities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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