Investigating the Psychosocial Impact of COVID-19 Among the Sexual and Gender Minority Population: A Systematic Review and Meta-Analysis
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: The purpose of this study was to utilize a systematic review and meta-analysis to assess the existing body of literature to understand the mental health impacts of the coronavirus disease-19 (COVID-19) pandemic among sexual and gender minority (SGM) people. Methods: The search strategy was developed by an experienced librarian and used five bibliographical databases, specifically PubMed, Embase, APA PsycINFO (EBSCO), Web of Science, and LGBTQ+ Source (EBSCO), for studies (published 2020 to June, 2021) examining the psychological impact of the COVID-19 pandemic among SGM people. Articles were screened by two reviewers. The quality of the articles was assessed using the National Institutes of Health quality assessment tool for observational studies. A double extraction method was used for data abstraction. Heterogeneity among studies was assessed by I 2 statistic. The random-effects model was utilized to obtain the pooled prevalence. Publication bias was assessed by Funnel plot and Egger's linear regression test. Results: Of a total of 37 studies, 15 studies were included in the meta-analysis with 17,973 SGM participants. Sixteen studies were U.S. based, seven studies were multinational studies, and the remaining studies were from Portugal, Brazil, Chile, Taiwan, the United Kingdom, France, Italy, Canada, and several other countries. A majority of studies used psychometric valid tools for the cross-sectional surveys. The pooled prevalence of anxiety, depression, psychological distress, and suicidal ideation was 58.6%, 57.6%, 52.7%, and 28.8%, respectively. Conclusions: Findings of this study serve as evidence to develop appropriate interventions to promote psychological wellbeing among vulnerable population subgroups, such as SGM individuals.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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