Sleep health among youth outside of the gender binary: Findings from a national Canadian sample
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Sleep is important for adolescent health. The unique needs of suprabinary youth (youth with gender identities outside of the gender binary), along with the growing number of youth with these identities, underscores the need to better understand sleep health within this population. The current study's objectives were to (1) examine differences in sleep health between suprabinary and binary youth and (2) explore how social support, peer victimization, and technology use accounted for these differences. METHODS: Data were drawn from the 2017/2018 Health Behavior in School Aged Children Survey. Adolescents (individuals ages 14 to 17, n = 10,186), indicated whether they were suprabinary (n = 182) or binary (n = 10,004), and completed measures of sleep health (difficulty falling asleep, difficulty staying awake, weekday and weekend sleep length), covariates (age, family affluence, race/ethnicity, depressive symptoms), as well as variables that may account for differences between suprabinary and binary youth (family, friend, and teacher support, as well as peer victimization, and technology use before bed). RESULTS: Suprabinary youth reported worse sleep health on all outcomes, and differences persisted for both difficulty falling asleep and weekday sleep hours accounting for covariates. Significant indirect effects between suprabinary status were observed across all sleep outcomes for family support and school climate. Indirect effects for sleep quality were also observed via peer victimization. CONCLUSIONS: Findings support the relevance of looking at basic health processes like sleep to better understand how the stressors associated with suprabinary status impact health outcomes among this vulnerable population.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».