Caregiver burden and depression among lesbian, gay, bisexual, and other nonheterosexual individuals in the United States: Analysis of BRFSS 2015–2018
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The number of caregivers in the US continues to rise. However, the epidemiology and mental health among lesbian, gay, bisexual, and other nonheterosexual (LGB+) caregivers remain unknown. We aimed to characterize the epidemiology of caregiving burden/information among LGB+ caregivers in the United States, as well as to examine depression and related risk factors. By using the data from the 2015–2018 Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS), we conducted weighted hierarchical logistic regression models to explore the associations between depression, caregiving information, health behaviors, sex, and sexual orientation among an estimated population of 9,521,313 LGB+ caregivers. Among the caregivers aged 18–79 years, 4.81% identified as LGB+. Notably, 19.21% of the caregivers reported experiencing depression, with distinctive rates observed among male LGB+ caregivers and female LGB+ caregivers were 38.22% and 51.43%, respectively. Meanwhile, nearly 45.00% of male LGB+ caregivers offered care to nonrelatives, a significantly higher rate compared to their heterosexual counterparts (23.32%, p < 0.001). The logistic regression models revealed that both male LGB+ caregivers (odds ratio [OR]: 3.56; 95% confidence interval [CI]: 1.45–8.77) and female LGB+ caregivers (OR: 2.38; 95% CI: 1.00–5.63) exhibited a higher likelihood of reporting depression compared to male heterosexual peers. Additionally, caregivers seeking support services for their caregiving responsibilities were more likely to report depression (OR: 1.47; 95% CI: 1.12–1.94). Our study revealed higher caregiving burden and depression among LGB+ caregivers in the United States, warranting further research and targeted support to address their unique challenges and improve services to caregivers.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».