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Enregistrement W4389918243 · doi:10.2196/48776

Investigating the Interrelationships Among Mental Health, Substance Use Disorders, and Suicidal Ideation Among Lesbian, Gay, and Bisexual Adults in the United States: Population-Based Statewide Survey Study

2023· article· en· W4389918243 sur OpenAlexaffvenue
Alex Siu Wing Chan, Hon Lon Tam, Florence Kwai Ching Wong, Gordon Wong, Lok Man Leung, Jacqueline Mei Chi Ho, Patrick Ming‐Kuen Tang, Elsie Yan

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuicidal ideationMental healthPsychiatryClinical psychologyLesbianPopulationSubstance abusePsychologySexual minorityMental illnessSexual orientationSexual abuseMedicinePoison controlSuicide preventionEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Mental health disparities have been documented among lesbian, gay, and bisexual (LGB) adults in the United States. Substance use disorders and suicidal ideation have been identified as important health concerns for this population. However, the interrelationships among these factors are not well understood. Objective This study aims to investigate the interrelationships among mental health, substance use disorders, and suicidal ideation among LGB adults in the United States using a population-based statewide survey. Methods Our study was an observational cross-sectional analysis, and the data for this study were collected from a sample of LGB adults who participated in the statewide survey. The survey collected information on mental health, substance use disorders, and suicidal ideation using validated measures. Descriptive statistics and inferential data analysis were conducted to explore the interrelationships among these factors. Results The results showed that LGB adults who reported higher levels of depression and drug abuse and dependence also reported higher levels of suicidal tendency and mental illness. Inferential data analysis using χ2 tests revealed significant differences in depression score (χ22=458.241; P<.001), drug abuse and dependence score (χ22=226.946; P<.001), suicidal tendency score (χ22=67.795; P<.001), and mental illness score (χ22=363.722; P<.001) among the 3 sexual identity groups. Inferential data analysis showed significant associations between sexual identity and mental health outcomes, with bisexual individuals reporting the highest levels of depression, drug abuse and dependence, suicidal tendency, and mental illness. Conclusions This study provides important insights into the interrelationships among mental health, substance use disorders, and suicidal ideation among LGB adults in the United States. The findings underscore the need for targeted interventions and research aimed at addressing the mental health needs of sexual minority populations. Future research should aim to better understand the underlying mechanisms driving these disparities and develop culturally sensitive and tailored interventions that meet the unique needs of LGB individuals. Reducing stigma and discrimination against sexual minority populations is also crucial to improving their mental health outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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