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Enregistrement W2519719804 · doi:10.1089/lgbt.2016.0050

Depression in Lesbian, Gay, and Bisexual Members of the Canadian Armed Forces

2016· article· en· W2519719804 sur OpenAlexaffabout
Roger L. Scott, Gerri Lasiuk, Colleen M. Norris

Notice bibliographique

RevueLGBT Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSexual orientationLesbianPsychologyHomosexualitySexual minorityDemographyPopulationDepression (economics)Mental healthLogistic regressionPsychiatryClinical psychologyMedicineSocial psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Lesbians, gay men, and bisexuals have been shown to have different risks for mood and anxiety disorders than heterosexuals in population studies, but there is a paucity of research in this area in military populations. This study examined the relationship between sexual orientation and depression in the Canadian Armed Forces (CAF). METHODS: Data were drawn from the Canadian Forces Mental Health Survey 2013 (n = 8165), a representative sample of Regular and Reserve members of the Canadian military. Binomial logistic regression was used to predict 12-month and lifetime odds ratios for major depressive episode (MDE) stratified by sexual orientation and sex. RESULTS: Gay male members had higher risk (AOR = 3.80, 95% CI 1.60-9.05) for lifetime MDE, but not for past 12-month MDE compared to heterosexual males. There was no significant difference in risk for lesbians or bisexuals compared to heterosexuals. CONCLUSIONS: The results suggest that gay male members of the CAF are at higher risk for a history of MDE, but not current MDE. This may be a result of ongoing discrimination and stigma faced by gay men in the military or may reflect MDE that occurred before military service. The lack of difference in MDE risk for lesbian and bisexual members compared to heterosexual members is an important positive finding.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,338 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations25
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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