Sexual orientation and self-reported mood disorder diagnosis among Canadian adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence and correlates of mood disorders among people who self-identify as lesbian, gay or bisexual (LGB) are not well understood. Therefore, the current analysis was undertaken to estimate the prevalence and correlates of self-reported mood disorders among a nationally representative sample of Canadian adults (ages 18 to 59 years). Stratified analyses by age and sex were also performed. METHODS: Using data from the 2007-2008 Canadian Community Health Survey, logistic regression techniques were used to determine whether sexual orientation was associated with self-reported mood disorders. RESULTS: Among respondents who identified as LGB, 17.1% self-reported having a current mood disorder while 6.9% of heterosexuals reported having a current mood disorder. After adjusting for potential confounders, LGB-respondents remained more likely to report mood disorder as compared to heterosexual respondents (AOR: 2.93; 95% CI: 2.55-3.37). Gay and bisexual males were at elevated odds of reporting mood disorders (3.48; 95% CI: 2.81-4.31), compared to heterosexual males. Young LGB respondents (ages 18-29) had higher odds (3.75; 95% CI: 2.96-4.74), compared to same-age heterosexuals. CONCLUSIONS: These results demonstrate elevated prevalence of mood disorders among LGB survey respondents compared to heterosexual respondents. Interventions and programming are needed to promote the mental health and well being of people who identify as LGB, especially those who belong to particular subgroups (e.g., men who are gay or bisexual; young people who are LGB).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».