Access to Mental Health and Substance Use Resources for 2SLGBTQ+ Youth during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has established that gender and sexual minority (2SLGBTQ+) youth experience worse mental health and substance use outcomes than their heterosexual and cisgender counterparts. Research suggests that mental health and substance use concerns have been exacerbated by the COVID-19 pandemic. The current study used self-reported online survey responses from 1404 Canadian 2SLGBTQ+ youth which included, but were not limited to, questions regarding previous mental health experiences, diagnoses, and substance use. Additional questions assessed whether participants had expressed a need for mental health and/or substance use resources since the beginning of the COVID-19 pandemic (March 2020) and whether they had experienced barriers when accessing this care. Bivariate and multinomial logistic regression analyses were conducted to determine associations between variables and expressing a need for resources as well as experiencing barriers to accessing these resources. Bivariate analyses revealed multiple sociodemographic, mental health, and substance use variables significantly associated with both expressing a need for and experiencing barriers to care. Multinomial regression analysis revealed gender identity, sexual orientation, ethnicity, and level of educational attainment to be significantly correlated with both cases. This study supports growing research on the mental health-related harms that have been experienced during the COVID-19 pandemic and could be used to inform tailored intervention plans for the 2SLGBTQ+ youth population.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».