Bisexuality, poverty and mental health: A mixed methods analysis
Notice bibliographique
Résumé
Bisexuality is consistently associated with poor mental health outcomes. In population-based data, this is partially explained by income differences between bisexual people and lesbian, gay, and/or heterosexual individuals. However, the interrelationships between bisexuality, poverty, and mental health are poorly understood. In this paper, we examine the relationships between these variables using a mixed methods study of 302 adult bisexuals from Ontario, Canada. Participants were recruited using respondent-driven sampling to complete an internet-based survey including measures of psychological distress and minority stress. A subset of participants completed a semi-structured qualitative interview to contextualize their mental health experiences. Using information regarding household income, number of individuals supported by the income and geographic location, participants were categorized as living below or above the Canadian Low Income Cut Off (LICO). Accounting for the networked nature of the sample, participants living below the LICO had significantly higher mean scores for depression and posttraumatic stress disorder symptoms and reported significantly more perceived discrimination compared to individuals living above the LICO. Grounded theory analysis of the qualitative interviews suggested four pathways through which bisexuality and poverty may intersect to impact mental health: through early life experiences linked to bisexuality or poverty that impacted future financial stability; through effects of bisexual identity on employment and earning potential; through the impact of class and sexual orientation discrimination on access to communities of support; and through lack of access to mental health services that could provide culturally competent care. These mixed methods data help us understand the income disparities associated with bisexual identity in population-based data, and suggest points of intervention to address their impact on bisexual mental health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».