Occurrence of multiple mental health or substance use outcomes among bisexuals: a respondent-driven sampling study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bisexual populations have higher prevalence of depression, anxiety, suicidality and substance use than heterosexuals, and often than gay men or lesbians. The co-occurrence of multiple outcomes has rarely been studied. METHODS: Data were collected from 405 bisexuals using respondent-driven sampling. Weighted analyses were conducted for 387 with outcome data. Multiple outcomes were defined as 3 or more of: depression, anxiety, suicide ideation, problematic alcohol use, or polysubstance use. RESULTS: Among bisexuals, 19.0 % had multiple outcomes. We did not find variation in raw frequency of multiple outcomes across sociodemographic variables (e.g. gender, age). After adjustment, gender and sexual orientation identity were associated, with transgender women and those identifying as bisexual only more likely to have multiple outcomes. Social equity factors had a strong impact in both crude and adjusted analysis: controlling for other factors, high mental health/substance use burden was associated with greater discrimination (prevalence risk ratio (PRR) = 5.71; 95 % CI: 2.08, 15.63) and lower education (PRR = 2.41; 95 % CI: 1.06, 5.49), while higher income-to-needs ratio was protective (PRR = 0.44; 0.20, 1.00). CONCLUSIONS: Mental health and substance use outcomes with high prevalence among bisexuals frequently co-occurred. We find some support for the theory that these multiple outcomes represent a syndemic, defined as co-occurring and mutually reinforcing adverse outcomes driven by social inequity.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».