Investigating the impacts of COVID-19 among LGBTQ2S youth experiencing homelessness
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: LGBTQ2S youth are overrepresented among youth experiencing homelessness and experience significantly higher rates of mental health issues compared to heterosexual and cisgender youth. COVID-19 related challenges for LGBTQ2S youth experiencing homelessness remain unknown. To address this gap, this study aimed to understand the impacts of the COVID-19 pandemic on LGBTQ2S youth at risk of, and experiencing, homelessness in the Greater Toronto Area, Ontario, Canada and surrounding areas. METHODS: Utilizing a mixed-methods convergent parallel design, LGBTQ2S youth experiencing homelessness were recruited to participate in virtual surveys and in-depth one-on-one interviews. Surveys included standardized measures and were administered to measure mental health outcomes and collect information on demographic characteristics, and health service use. Survey data were analyzed with descriptive statistics and statistical tests for difference of proportions. Interviews were analyzed using an iterative thematic content approach. RESULTS: Sixty-one youth completed surveys and 20 youth participated in one-on-one interviews. Quantitative and qualitative data showed that youth have been significantly impacted by the COVID-19 pandemic in various ways, including experiencing poor mental health, such as suicidality, depression, anxiety, and increased substance use, and lack of access to health and social support services. CONCLUSION: Our study highlights the need for LGBTQ2S inclusive and affirming health care and support services for precariously housed adolescents to address the pre-existing social and health issues that have been exacerbated by the pandemic.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».