Relationship between sociodemographics, loss of income, and mental health among two-spirit, gay, bisexual, and queer men in Manitoba during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the relationship between loss of income due to the COVID-19 pandemic and worsening mental health among a sample of 366 Two-Spirit, gay, bisexual, queer (2SGBQ+) men in Manitoba. Data were drawn from a cross-sectional online survey among 2SGBQ+ men in Manitoba. Logistic regression assessed the relationship between sociodemographics, loss of income due to COVID-19 (independent variable) and worsening of mental health (analytic outcome). Among all respondents in the sample (N = 366), 55% indicated worsening of their mental health. In logistic regression, compared to participants who did not experience any loss of income, those who experienced loss of income due to the COVID-19 pandemic were significantly more likely to report worsening mental health (Adjusted Odds Ratio [AOR] = 8.32, 95% Confidence Interval[CI] = 3.54-19.54). Compared to participants who self-identified as gay, bisexual-identifying participants were less likely to report worsening mental health (AOR = .35, 95%CI = 0.13-0.96). Finally, as compared to participants who were married or partnered, participants who were dating (AOR = 3.14, 95%CI = 1.60-6.17), single (AOR = 4.08, 95%CI = 1.75-9.52), and separated/divorced/widowed (AOR = 15.08, 95%CI = 2.22-102.51) were all significantly more likely to report experiencing a worsening of mental health due to the COVID-19 pandemic. This study highlights the need to develop robust public strategies for sub-populations of 2SGBQ+ men (non-gay identified sexual minorities and 2SGBQ+ men who may be more socially isolated). Specific targeted and tailored public health interventions designed with the unique needs of 2SGBQ+ men in Manitoba may be required to increase their access to socio-economic and mental health supports.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».