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Enregistrement W4235363605 · doi:10.46692/9781447313519.017

Mental health inequalities among LGBT older people in the United States: curricula developments

2015· other· en· W4235363605 sur OpenAlexaboutno aff
Valerie Lester Leyva

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInequalityCurriculumMental healthSociologyPsychologyGerontologyGender studiesMedicinePedagogyPsychiatryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Large-scale studies and national population-based surveys have been used to explore the interactions between sexual orientation, gender identity and mental health outcomes in the United States (US), Canada, and other English-speaking countries. These studies illuminate the ways in which lesbian, gay, bisexual and trans (LGBT) adults experience inequalities in mental health outcomes when compared with their heterosexual peers. For example, lesbians and bisexual women are at greater lifetime risk for substance abuse and dependence than heterosexual men and women (King et al, 2008). Gay men experience higher rates of mood and anxiety disorders than their heterosexual male peers or lesbians (Bostwick et al, 2010). Bisexual women are more likely to report poorer outcomes related to mood, anxiety, and suicide than their heterosexual, lesbian or gay counterparts (Steele et al, 2009). Trans individuals cite discrimination, negative body image and the complexity of intimate partner relationships as significant factors affecting mental health (Bockting et al, 2006). One additional factor not included in these studies is the effects of ageing on mental health outcomes within the LGBT population. While Fredriksen-Goldsen and Muraco (2010) specify the need to focus on the additional factors of age, cohort affect, culture and individual life experiences when studying any aspect of the LGBT population, few studies have utilised these when exploring mental health inequalities among LGBT adults. This chapter describes how incorporating these factors will illuminate ways in which LGBT mental health inequalities may shift over the lifecourse and offers suggestions for developing best practices. Sexual orientation, gender identity and mental health outcomes Despite enjoying access to similar economic resources than their heterosexual counterparts, LGBT adults living in the US experience significant inequalities in mental health outcomes when compared with their heterosexual peers. Numerous studies explore the rates of depression, anxiety, suicidality, substance abuse and self-harm in the LGBT population (Cochrane and Mays, 2006; Herek and Garnets, 2007; Institutes of Medicine, 2011). In a meta-analysis of lesbian, gay and bisexual (LGB) mental health studies published worldwide, King et al (2008) compared these rates to existing data on non-LGB populations. They determined that the risk for depression and anxiety were 1.5 times more likely in LGB individuals, that lesbians and bisexual women experienced a higher risk of substance dependence and the lifetime prevalence of suicide rates was substantially higher in gay and bisexual men. Studies of mental health and trans adults are few.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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