Effect of same-sex marriage legalisation on the health of ethnic minority lesbian, gay and bisexual people: a quasi-experimental study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The UK legalised same-sex marriage in 2014. We examine whether same-sex marriage legalisation (SSML), an exogenous policy change, affected the health outcomes among ethnic minority lesbian, gay, bisexual and other (LGB+) individuals. METHODS: Using the UK Household Longitudinal Survey, we applied the Callaway and Sant'Anna difference-in-differences to compare physical and mental health across (a) ethnic LGB+ individuals (treatment group), (b) ethnic heterosexual individuals (control group 1) and (c) British white LGB+ individual (control group 2). The study cohort (n=7054) comprised individuals aged 16+ years at baseline in 2011, and were employed in the study period (2011-2019). The outcomes included physical component scores from the short-form 12 health survey (physical component score (PCS-12)), long-standing illnesses and psychological distress (General Health Questionnaire (GHQ)). RESULTS: After SSML, the PCS-12 among the ethnic LGB+ individuals improved significantly compared with both ethnic heterosexuals and British white LGB+ individuals (2.081, 95% CI 0.487 to 3.675). While no clear patterns were found for long-standing illnesses, the GHQ in the treatment group had modest decreases relative to ethnic heterosexuals, and relative to British white LGB+ individuals, by year 2 after SSML. CONCLUSION: SSML in the UK led to improved physical functioning and reduced psychological distress in ethnic minority LGB+ individuals. Our study shows that ethnic LGB+ individuals may derive even greater health benefits than British white LGB+ people, providing evidence that SSML may help address racial health inequalities within LGB+ communities. As countries worldwide consider legalising same-sex marriage, it is imperative for policymakers to consider the health consequences for sexual and ethnic minorities.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».