Social Support and Mental Health Among Transgender and Nonbinary Youth in Quebec
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose:Transgender and nonbinary (TNB) youth face elevated levels of discrimination, stigma, mental health disorders, and suicidality when compared with their cisgender counterparts. Family and school support may mitigate some of the effects of the stressors facing TNB youth. This study aimed to better understand the impact of each of these sources of support on TNB youths' mental health and wellbeing. Methods:We used data collected between 2018 and 2019 as part of the Canadian Trans Youth Health Survey, a bilingual online survey to measure social support, physical health, and mental health in a sample of 220 TNB youth aged 14–25 living in Québec, Canada. We examined the relationships among different sources of support, and mental health and wellbeing outcomes using logistic regression. Analyses were conducted on the full sample and according to linguistic groups (French and English). Results:Participants reported high levels of mental health symptoms, self-harm, and suicidality, and mental health symptoms were higher in the English-speaking group (p = 0.005). In models controlling for age, family connectedness was associated with good/excellent self-reported mental health (odds ratio [OR] = 2.62, p = 0.001) and lower odds of having considered suicide (OR = 0.49, p = 0.003) or attempted suicide (OR = 0.43, p = 0.002), whereas school connectedness was associated with higher odds of good/very good/excellent general (OR = 2.42, p = 0.013) and good/excellent mental (OR = 2.45, p = 0.045) health. Conclusion:Family and school support present consistent associations with TNB youths' health and may constitute key areas for intervention for those supporting them.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle