Testing whether the combination of victimization and minority stressors exacerbate PTSD risks in a diverse community sample of sexual minority women
Notice bibliographique
Résumé
Informed by minority stress and intersectionality frameworks, we examined 1) associations of sexual identity and race/ethnicity with probable diagnosis of post-traumatic stress disorder (PTSD-PD) among sexual minority women (SMW; e.g. lesbian, bisexual) and 2) potential additive and interactive associations of minority stressors (discrimination, stigma consciousness and internalised homonegativity) and potentially traumatic childhood and adulthood events (PTEs) with PTSD-PD. The data come from a large and diverse community sample in the United States of SMW (N=662; age range: 18–82; M=40.0, SD=14.0). The sample included 35.8% Black, 23.4% Latinx and 37.2% White participants. More than one-third of SMW (37.2%) had PTSD-PD with significantly higher prevalence among bisexual, particularly White bisexual women, than lesbian women. Discrimination, stigma consciousness and internalised homonegativity were each associated with higher odds of PTSD-PD, but only internalised homonegativity was additively associated with PTSD-PD above and beyond effects of PTEs. We found no evidence for interactive effects between PTEs and minority stressors. PTSD was strongly associated with childhood PTEs and with minority stressors above and beyond associations with adulthood PTEs and stressors. Our findings suggest a strong need to address effects of marginalization in treatment for PTSD, as minority stressors likely maintain and exacerbate effects of past traumas.
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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 | 0,000 |
| 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 ».