The Intersection of Sexual Orientation, Substance Use, and Mental Health: Findings from Hints 5
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we aimed to investigate (1) the association of tobacco and e-cigarette use with sexual orientation (LGBTQ and heterosexual individuals) and (2) the difference in the association of tobacco and e-cigarette use with self-reported depression by sexual orientation. METHODS: The data for this study were obtained from the Health Information National Trends Survey (HINTS 5, Cycle 4). Sample participants included 3583 adults (93.87% heterosexuals). We used multinomial regression to measure the relative risk ratios (RRRs) of being a former and current user versus never a user of tobacco and e-cigarettes and binomial regression to measure the odds ratios of depression between the LGBTQ and heterosexuals. RESULTS: Current smoking prevalence is higher among LGBTQ participants (17.3%) compared to heterosexuals (11.0%). The disparity is even greater for e-cigarette use, with 7.3% of LGBTQ participants being current users versus 2.8% of heterosexuals and 24.5% of LGBTQ participants being former users compared to 9.3% of heterosexuals. Compared to heterosexuals, the relative risk ratio of being a current tobacco user among the LGBTQ participants was about 1.75 times higher [RRR = 1.75, 95%CI = 1.16, 2.64], and that of e-cigarette use was about 2.8 times higher [RRR = 2.81, 95%CI = 1.57, 5.05]. Among current e-cigarette users, heterosexual participants had 1.9 percentage points [risk difference = 1.94, 95%CI = 1.20, 3.13] higher probability of depression, whereas among the LGBTQ participants, the risk was about 3.7 times higher [OR = 3.67, 95%CI = 1.06, 12.74]. CONCLUSIONS: Our findings conclude that the LGBTQ are more likely to use tobacco and e-cigarettes compared to heterosexuals and that the risk of depression from e-cigarette smoking is more pronounced among the LGBTQ participants.
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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».