Investigating Differential Protective Effects of Marriage on Substance Use by Sexual Identity Status
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research suggests that marriage is protective against substance use. However, few studies have examined whether this protective effect differs for sexual minorities, a population at increased risk for substance use. Using data from four waves of the cross-sectional U.S. National Alcohol Survey (NAS; 2000, 2005, 2010, and 2015), we investigated whether the protective effects of marriage varied by sexual identity. METHODS: Sex-stratified logistic regression models were used to examine independent and interactive effects of current marital status (being married vs. not) and sexual minority status (lesbian/gay/bisexual vs. heterosexual) on high-intensity drinking, alcohol use disorder, and marijuana use in the past year. RESULTS: Among both women and men, sexual minority status was generally associated with higher odds of these outcomes and marriage was consistently associated with lower odds. Differential effects of marriage by sexual identity with respect to marijuana use were found only among men; marriage was significantly associated with decreased odds of marijuana use among heterosexual men but increased odds among sexual minority men. CONCLUSIONS: Marriage may be less consistently protective against hazardous drinking and marijuana use among sexual minorities than heterosexuals. Findings underscore the importance of both quantitative and qualitative studies designed to better understand disparities in substance use across both sexual identity and relationship statuses.
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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 | 0,015 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».