Predictors of Psychological Distress for Bi + Individuals during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Bisexual and pansexual (bi+) individuals remain understudied subpopulations of the lesbian, gay, bisexual, transgender and queer (LGTBQ+) community, despite experiencing complex stressors and stigma by both LGBTQ + and heterosexual communities. In this study, we used correlation analyses, hierarchical linear regression and moderation analyses to explore the relationships between societal stressors (concern about COVID and discrimination) and a protective factor (social support) in a sample bi + undergraduate and graduate students. The correlation results revealed positive, bivariate relationship between worry about COVID and psychological distress, along with everyday discrimination and psychological distress. The correlation results also revealed a negative bivariate correlation between social support and psychological distress for bi + participants. Hierarchical linear modeling revealed that worry about COVID, everyday discrimination and social support were significant predictors of psychological distress for bi + individuals. Finally, moderation analyses revealed that social support moderated the relationship between everyday discrimination and psychological distress but not the relationship between COVID-Worry and Psychological Distress for bi + individuals. Findings from the present study will help inform clinicians of specific risks to bi + individual’s mental health when working with this population, specifically regarding the impact of the COVID-19 pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».