Social media use and health and wellbeing of LGBTQ youth: A systematic review (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND LGBTQ individuals are at higher risk of poor mental health and wellbeing. Social media platforms can provide LGBTQ youth a space which counters heteronormative environments and potentially supports mental health and wellbeing. OBJECTIVE In this systematic review, we sought to assess the relationship between social media use and mental health and wellbeing in LGBTQ youth. METHODS Searches were conducted in ACM Digital Library, CINAHL, OVID Embase, OVID Medline, and Web of Science. Quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale for quantitative articles and the Critical Appraisal Skills Programme for qualitative articles. Qualitative synthesis was performed on articles that satisfied eligibility and inclusion criteria. RESULTS Twenty-six articles (15 qualitative, 8 quantitative, and 3 mixed methods) met the inclusion criteria. Social media is a popular tool commonly used by LGBTQ youth to connect with LGBTQ communities. LGBTQ youth also negotiated and explored identity and obtained support from peers on social media. Instagram, Tumblr, and Twitter were commonly used to access LGBTQ content due to ease of anonymity. Identity management was important for LGBTQ youth with social media allowing strategic disclosure. Key strategies for managing identities included being anonymous, censoring locations/content, restricting audiences, and using multiple accounts. Quantitative studies showed that social media was associated with reduced mental health concerns and increased wellbeing for LGBTQ youth. Mental health concerns arising from social media use were attributed to policies that did not accommodate for changed identities. CONCLUSIONS We found that social media may support mental health and wellbeing of LGBTQ youth through peer connection, identity management, and social support but findings were limited by weaknesses in the evidence. More robust studies are needed to determine the relationship between social media use and LGBTQ mental health, particularly among adolescents. This may inform interventions to promote social media health literacy and the mental health and wellbeing of this vulnerable group.
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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 | 0,010 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».