High Prevalence of Depression Symptoms Among Bisexual Women: The Association of Sexual Orientation and Gender on Depression Symptoms in a Nationally Representative U.S. Sample
Notice bibliographique
Résumé
Bisexual individuals experience higher rates of depression than heterosexual individuals and women experience higher rates of depression than men; however, few studies have quantified the joint effects of sexual orientation and gender. In the 2013–2014 and 2015-2016 National Health and Nutrition Examination Survey, depression symptoms were assessedusing the Patient Health Questionnaire. We used pooled and gender-stratified Poisson regression with robust variances to determine the independent effects of sexual orientation and gender on depression symptoms and calculated relative excess risk due to interaction to examine the joint effects of bisexual orientation and women’s gender on depression symptoms. In adjusted models, depression symptoms were 1.78 times higher in women than in men (99% confidence interval [CI]: 1.776, 1.782), 1.73 times higher in bisexual individuals than in heterosexual individuals (99% CI: 1.726, 1.735), and 3.15 times higher in bisexual women than in heterosexual men (99% CI: 3.145, 3.163). We found evidence for a non-additive model of the excess prevalence of depression symptoms among bisexual women. Gender-specific services addressing the unique mental health needs of bisexual women are needed.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».