Enacted Stigma, Mental Health, and Protective Factors Among Transgender Youth in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: We aimed to assess the Minority Stress Model which proposes that the stress of experiencing stigma leads to adverse mental health outcomes, but social supports (e.g., school and family connectedness) will reduce this negative effect. Methods: We measured stigma-related experiences, social supports, and mental health (self-injury, suicide, depression, and anxiety) among a sample of 923 Canadian transgender 14- to 25-year-old adolescents and young adults using a bilingual online survey. Logistic regression models were conducted to analyze the relationship between these risk and protective factors and dichotomous mental health outcomes among two separate age groups, 14- to 18-year-old and 19- to 25-year-old participants. Results: Experiences of discrimination, harassment, and violence (enacted stigma) were positively related to mental health problems and social support was negatively associated with mental health problems in all models among both age groups. Among 14–18 year olds, we examined school connectedness, family connectedness, and perception of friends caring separately, and family connectedness was always the strongest protective predictor in multivariate models. In all the mental health outcomes we examined, transgender youth reporting low levels of enacted stigma experiences and high levels of protective factors tended to report favorable mental health outcomes. Conversely, the majority of participants reporting high levels of enacted stigma and low levels of protective factors reported adverse mental health outcomes. Conclusion: While these findings are limited by nonprobability sampling procedures and potential additional unmeasured risk and protective factors, the results provide positive evidence for the Minority Stress Model in this population and affirm the need for policies and programs to support schools and families to support transgender youth.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».