Minority Stress, Psychological Distress, Sexual Compulsivity, and Avoidance-Based Motivations Associated with Methamphetamine Use Among Sexual Minority Men Living with HIV: Examining Direct and Indirect Associations Using Cross-Sectional Structural Equation Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Objective Sexual minority men (SMM) living with HIV report significantly greater methamphetamine use compared with heterosexual and HIV-negative peers. Greater use may be related to stressors (e.g., HIV-related stigma) faced by SMM living with HIV and subsequent psychological and behavioral sequelae. We tested an integrated theoretical model comprised of pathways between stigma, discrimination, childhood sexual abuse, psychological distress, sexual compulsivity, and cognitive escape in predicting methamphetamine use among SMM living with HIV.Methods Among 423 SMM living with HIV, we tested a structural equation model examining factors hypothesized to be directly and indirectly associated with methamphetamine use. Analyses were adjusted for demographic covariates and sampling bias.Results The model showed good fit (CFI = 0.96, RMSEA = 0.01). Heterosexist discrimination was associated with psychological distress (β = 0.39, p < 0.001) and psychological distress was associated with sexual compulsivity (β = 0.33, p < 0.001). Sexual compulsivity was associated with cognitive escape (β = 0.31, p < 0.001), which was associated with methamphetamine use (β = 0.51, p < 0.001). Psychological distress was associated with methamphetamine use via serial indirect effects of sexual compulsivity and cognitive escape (β = 0.05, p < 0.05).Conclusions Heterosexist discrimination contributed to psychological distress among SMM living with HIV. Psychological distress is linked to methamphetamine use via sexual compulsivity and cognitive avoidance. Interventions seeking to reduce the likelihood that SMM living with HIV use methamphetamine should include coping strategies specific to heterosexism and related psychological distress.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».