The Relationship Between Bias-Related Victimization and Generalized Anxiety Disorder Among American Indian and Alaska Native Lesbian, Gay, Bisexual, Transgender, Two-Spirit Community Members
Notice bibliographique
Résumé
Lesbian, gay, bisexual, transgender, two-spirit, and American Indian and Alaska Native community members share long histories of discrimination and poorer health status as compared to mainstream Americans. In particular, these groups experience bias-related victimization, a type of discrimination based on inherent traits such as race or ethnicity and sexual orientation. This cross-sectional study (N = 334) used a revised bias-related victimization measure and examined the relationship between self-reported bias-related victimization and generalized anxiety disorder, depression, and substance abuse among lesbian, gay, bisexual, transgender, and two-spirit American Indians and Alaska Natives. The results showed that 84.4% reported experiencing bias-related victimization. Those with the highest levels of bias-related victimization had 2.79 times (p = .009; 95% CI [1.30, 6.02]) the risk of reporting symptoms of generalized anxiety disorder as compared to those with no bias-related victimization, controlling for income, education, sex, age, sexual orientation, and chronic disease. There was no significant relationship between bias-related victimization and major depression or substance dependence/abuse. Our results support a potential relationship between bias-related victimization and generalized anxiety disorder for lesbian, gay, bisexual, transgender, and two-spirit American Indians and Alaska Natives. Including diverse populations in research is essential to a better understanding of the impact on health outcomes. Inclusion of bias-related victimization questions in clinical treatment may help identify at-risk patients.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».