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Enregistrement W4386051351 · doi:10.1080/18387357.2023.2248299

Mental health of LGBTQ+ people during the COVID-19 pandemic: a scoping review

2023· review· en· W4386051351 sur OpenAlexafffund
Christopher Dietzel, Bamidele Bello, Brittany O’Shea, Jessie Cullum, Matthew Numer

Notice bibliographique

RevueAdvances in Mental Health · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesDalhousie Medical Research Foundation
Mots-clésMental healthLonelinessTransgenderPsychologyPandemicMinority stressAnxietySuicidal ideationDistressMental distressSexual orientationPsychiatryClinical psychologyMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Sexual minoritySuicide preventionPoison controlSocial psychologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective The purpose of this study was to analyse available literature on the mental health of LGBTQ+ people during the COVID-19 pandemic.Methods For this scoping review, six electronic databases were searched in three broad topic areas (the COVID-19 pandemic, LGBTQ+ people, mental health) in April 2022. The search yielded 4,285 studies, and after screening them, 61 studies were included in the final review, which were thematically analysed.Results Results were organised according to four themes: comparative effects of the pandemic on LGBTQ+ and heterosexual cisgender people’s mental health; mental health impacts; differences in the mental health among LGBTQ+ people; and protective and risk factors. LGBTQ+ people’s mental health was disproportionately impacted by the pandemic, particularly when compared to heterosexual and cisgender people. Some sub-populations of LGBTQ+ people were impacted more than others, such as bisexual, transgender, non-binary, and gender-diverse people. Depression, anxiety, and stress/distress were the most salient mental health issues, though loneliness, suicidal ideation, self-harm, and COVID-related fears were also prevalent. LGBTQ+ people used substances, social media, dating apps, and pornography to cope with the pandemic.Discussion Gaps in the literature and study limitations are identified, and recommendations for policy, health services, and future research are offered.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,173
Tête enseignante GPT0,581
Écart entre enseignants0,408 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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