Mental Health and Social Support of Sexual and Gender Diverse People from Québec, Canada During the COVID-19 Crisis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Sexual and gender minority (SGM) people are at increased risk for psychological distress compared with cisgender heterosexual people. Specific SGM subgroups include lesbian, gay, bisexual, gender diverse, and asexual people who each experience unique psychosocial challenges that can result in different mental health outcomes. The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic may have further exacerbated mental health disparities among these groups. The aim of this study was to compare lesbian, gay, bisexual, gender diverse, asexual, and cisgender heterosexual people's mental health and social support during the first 4 months of the COVID-19 crisis. Methods: This study used a cross-sectional online survey from March 26th, 2020 to July 7th, 2020 in Québec, Canada. A total of 2908 individuals (n = 304 SGM people, n = 2604 cisgender heterosexual people) completed questionnaires measuring perceived social support, perceived stress, symptoms of depression and anxiety, as well as loneliness. Results: SGM people presented worse health outcomes than cisgender heterosexual people on all questionnaires (p < 0.001). Post hoc analyses showed that particularly marginalized SGM subgroups, including bisexual and asexual people, reported the poorest mental health. Moderation analyses revealed that the buffering effect of social support on depressive symptoms was four times stronger among SGM people (ΔR2 = 0.041; p < 0.001) than among cisgender heterosexual people (ΔR2 = 0.010; p < 0.001). Conclusion: This study suggests that fostering social connectedness among SGM people may be especially beneficial in buffering against distress in the face of a crisis.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».