A Systematic Review of COVID-19 Risk Factors Impact on the Mental Health of LGBTQ+ Youth
Notice bibliographique
Résumé
Youth who identify as lesbian, gay, bisexual, transgender, and queer or questioning (LGBTQ+) are a growing population in the U.S. and are disproportionately impacted by mental health disparities. The COVID-19 pandemic has been associated with increased depression, anxiety, and other psychological issues among the general population. The purpose of this review was to examine risk factors exacerbated by COVID-19 and their effects on the mental health of LGBTQ+ youth. The PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analyses) method for reporting was used to identify, analyze, and synthesize the selected literature. Thirteen studies were identified that met the inclusion criteria. COVID-19 risk factors were categorized at the individual, relational, community, and societal levels. The results suggest that the following factors were associated with poorer mental health: individual factors of less education, income, and employment; concerns about COVID-19; pre-existing mental health issues and being a sexual or gender minority; and relationship factors of reduced socialization and spending more time with unsupportive family. Additionally, loss of safe spaces (school, youth organizations, etc) at the community level, social distancing policies, and a loss of access to gender-affirming care at the societal level were detrimental to mental health. LGBTQ+ youth can benefit from resources which allow them to stay connected to peers, friends, community resources, the LGBTQ+ community, and supportive educational environments during “stay at home” orders. The COVID-19 pandemic worsened many risk factors for LGBTQ+ youth, making mental health resources vital for this 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 | 0,009 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».