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Enregistrement W3160709950 · doi:10.3389/fpubh.2021.692884

Sexual Minority Orientation Is Associated With Greater Psychological Impact Due to the COVID-19 Crisis—Evidence From a Longitudinal Cohort Study of Young Swiss Men

2021· article· en· W3160709950 sur OpenAlexaff
Simon Marmet, Matthias Wicki, Gerhard Gmel, Céline Gachoud, Nicolas Bertholet, Joseph Studer

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésSexual orientationPopulationCohortMental healthPsychologyClinical psychologyDemographyMedicineMinority stressAnxietyDepression (economics)Cohort studyYoung adultSexual minorityPsychiatryGerontologySocial psychologyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The COVID-19 pandemic and its countermeasures may have had a significant impact on the psychological well-being of specific population subgroups. The present study investigated whether sexual minority men (defined here as attracted partly or exclusively to men) from an ongoing cohort study of young Swiss men experienced different psychological impacts, levels of substance use and addictive behaviors, and to which degree pre-existing vulnerabilities and participants experiences during the crisis might explain these differences. Methods: An ongoing cohort sample based on the general population of young Swiss men (mean age = 29.07 years; SD = 1.27) was assessed before and during the COVID-19 crisis for depression, stress, sleep quality, substance use and addictive behaviors. Additionally, during the crisis, we assessed its impact in form of fear, isolation and traumatic experiences. Potential associations between these outcomes and sexual orientation (sexual minority vs. heterosexual) were tested using linear regression models. It was additionally estimated to which degree these associations were attenuated if adjusted for differences in mental health, personality and socioeconomic status before the crisis, as well as the experience of the COVID-19 crisis (infection with the virus and changes to work situation). Results: Compared to heterosexual men, sexual minority men showed higher levels of psychological trauma ( b = 0.37 [0.25, 0.49]), fear ( b = 0.18 [0.06, 0.30]) and isolation ( b = 0.32 [0.20, 0.44]) due to the COVID-19 pandemic as well as higher levels of depression ( b = 0.31 [0.20, 0.41]) and lower sleep quality ( b = −0.13 [−0.24, −0.02]) during the crisis. These differences were to a large degree explained by higher pre-crisis levels of mental health problems and the personality dimension of neuroticism-anxiety. Sexual minority men showed higher overall levels of substance use and addictive behaviors, but these differences were already present before the crisis. Conclusion: The COVID-19 crisis may have worsened pre-existing vulnerabilities in sexual minority men, leading to its greater psychological impact on them than on heterosexual men. Reducing minority stress due to sexual orientation may help not only to improve mental health among important proportions of the population but also to reduce their vulnerability to crises. Services offering psychological support to sexual minorities may need to be reinforced during crises.

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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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