Multiple Minority Stress and Behavioral Health Among Young Black and Latino Sexual Minority Men
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Young Black and Latino sexual minority men may experience multiple minority stressors, which may negatively impact behavioral health. To investigate this, longitudinal associations between multiple minority stressors and behavioral health outcomes were examined over a 2-year period. Methods: Data were from the Healthy Young Men's Cohort Study. The present study used five waves of data collected every 6 months from 2016 to 2019. Participants were young Black and/or Latino sexual minority men in Los Angeles, California ( n = 448; aged 16–24). Participants self-reported their experiences of racial and homonegative discrimination, internalized homonegativity, alcohol use, and depressive symptoms. Latent growth curve models with time-varying covariates examined contemporaneous associations between minority stressors as well as general life stress and behavioral health measures. Results: After accounting for general life stress and demographic characteristics, racial discrimination was persistently associated with unhealthy alcohol use. Internalized homonegativity was associated with unhealthy alcohol use initially, but this association became non-significant over time. In models predicting depressive symptoms, racial discrimination was a significant predictor at early waves, and homonegative discrimination and internalized homonegativity emerged as significant predictors at later waves. Conclusion: These results help clarify which multiple minority stressors are more prominent in their relationship to young Black and Latino sexual minority men's unhealthy alcohol use and depressive symptoms. Interventions targeting multiple minority stressors may be needed at different times during young adulthood.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».