Sexual Orientation, Mental Health Characteristics, and Self-Care in Professional Psychology Training and Employment
Notice bibliographique
Résumé
Although self-care practice is critical for mental healthcare professionals (MHP) to buffer against the impact of stressors and to prevent psychiatric symptoms and functional impairment, effective self-care may be more difficult for those at greater risk of developing mental health conditions due to sexual minority stress. The present study aimed to examine mental health characteristics, engagement in, and value obtained from self-care, and perceptions about training programs’ encouragement of self-care in trainees and professionals of different sexual orientations. Data were collected from MHP trainees and practitioners (n = 547) using an anonymous online survey including measures assessing stress, depression, anxiety, resilience, coping self-efficacy, and self-care strategy usage. Analyses revealed that bisexual individuals reported significantly greater mental health symptoms and self-care strategy usage as compared to heterosexual and gay/lesbian participants. Analyses also revealed lower levels of daily functioning and resilience in bisexual vs. heterosexual or gay/lesbian participants, and that bisexual participants reported obtaining less value from self-care practices than other subgroups. These results suggest that bisexual individuals may experience a unique set of minority stressors which affect their engagement with and benefit from self-care. Implications and suggestions for promoting inclusiveness and positive alterations in self-care engagement in training programs and professional institutions are discussed, including engendering coping self-efficacy through individual skill development, nurturing environments that reinforce self-care, ensuring access to culturally competent services, and promoting engagement in supportive groups and organizations.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».