Prevalence of Mental Health and Substance Use Difficulties Among Sexual and Gender Diverse Youth During COVID-19: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose:Sexual and gender diverse (SGD) youth have been particularly vulnerable to mental health difficulties and substance use during the COVID-19 pandemic. However, estimates have varied across studies pointing to the potential for moderator variables. This meta-analytic and narrative synthesis provides estimates of the prevalence of mental health difficulties (anxiety, depression, suicidal ideation, suicide attempts) and substance use during COVID-19 among SGD youth. Methods:A comprehensive search strategy combining keywords and subject headings was designed and used across eight databases from inception to October 7, 2022. The search yielded 826 nonduplicate records of which 191 full-text articles were retrieved, evaluated, and extracted by two study authors. Data were analyzed from February 27 to March 1, 2023. Results:Using random-effects meta-analyses, 19 studies from 18 independent samples with 10,500 participants were included. Pooled prevalence rates for clinically elevated anxiety, depression, and suicidal ideation were 55.4% [95% confidence interval (CI):45.9%–64.5%], 61.8% (95% CI: 50.9%–71.7%), and 50.9% (95% CI: 42.8%–59.0%). There was no evidence of publication bias. Suicide attempts and substance use were summarized narratively with rates of suicide attempts being greater than 20% across included studies and variable reporting of substance use across substance types. No moderators explained variability across studies. Conclusion:More than 50% of SGD youth experienced clinically elevated symptoms of anxiety, depression, and suicidal ideation during the COVID-19 pandemic, compared to prepandemic estimates for both SGD and non-SGD youth. Targeted resource allocation is needed to specifically address the needs of SGD youth.
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 | 0,015 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».