A longitudinal investigation of the effects of the COVID-19 pandemic on 2SLGBTQ+ youth experiencing homelessness
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The objective of this study was to examine the impacts of the coronavirus 2019 (COVID-19) pandemic on various dimensions of wellbeing among 2SLGBTQ+ youth experiencing homelessness over a 12-month period during the COVID-19 pandemic. METHODS: 2SLGBTQ+ youth (recruited using a convenience sampling method) participated in three online surveys to assess mental health (depression, anxiety, suicidality), substance and alcohol use, health care access, and violence for 12-months between 2021-2022. Quantitative data analysis included non-parametric one-sample proportion tests, paired t-test and McNemar's test. Longitudinal data collected across all three timepoints were treated as paired data and compared to baseline data using non-parametric exact multinomial tests, and if significant, followed by pairwise post-hoc exact binomial tests. For the purposes of analysis, participants were grouped according to their baseline survey based on pandemic waves and public health restrictions. RESULTS: 2SLGBTQ+ youth experiencing homelessness (n = 87) reported high rates of mental health challenges, including anxiety and depression, over 12-months during the pandemic. Youth participants reported experiencing poor mental health during the early waves of the pandemic, with improvements to their mental health throughout the pandemic; however, results were not statistically significant. Likewise, participants experienced reduced access to mental health care during the early waves of the pandemic but mental health care access increased for youth throughout the pandemic. CONCLUSION: Study results showed high rates of mental health issues among 2SLGBTQ+ youth, but reduced access to mental health care, due to the COVID-19 pandemic. Findings highlight the need for 2SLGBTQ+ inclusive and affirming mental health care and services to address social and mental health issues that have been exacerbated by the pandemic.
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».