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Enregistrement W4408785466 · doi:10.2196/66630

Prevalence and Correlates of Clinically Elevated Depressive Symptoms in a Nationwide Sample of Transgender, Nonbinary, and Gender Diverse Young Adults in the United States: Cross-Sectional Survey Study

2025· article· en· W4408785466 sur OpenAlexvenueno aff
Sari L. Reisner, Yuxin Liu, Regina L. Tham, Kaiden Kane, S Wilson Cole, Elizabeth R. Boskey, Sabra L. Katz‐Wise, Alex S. Keuroghlian, Rena Xu

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institute of Mental Health
Mots-clésPatient Health QuestionnaireMental healthMedicinePsychological interventionCross-sectional studyDepression (economics)Poisson regressionTransgenderPopulationBehavioral Risk Factor Surveillance SystemYoung adultDemographyEthnic groupGerontologyClinical psychologyPsychiatryPsychologyEnvironmental healthDepressive symptomsAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In the United States, transgender, nonbinary, and gender diverse (TGD) young adults experience a higher risk of depression compared to their cisgender peers. Understanding factors associated with increased risk of depression within the TGD young adult population is important to guide clinical care as well as inform the development of interventions to reduce mental health disparities. Objective: This exploratory study investigated the prevalence and correlates of positive screening for depressive symptoms among TGD young adults to inform the design, development, and implementation of national interventions aimed at improving mental health in this at-risk population. Methods: In August 2022, a cross-sectional, nationwide online survey was conducted among TGD young adults aged 18-25 (N=104) in the United States. Measures included sociodemographic variables, family characteristics, mental health care utilization, and the two-item Patient Health Questionnaire-2 (PHQ-2) screener for depression. Poisson regression models with robust variance estimation were fitted to estimate adjusted prevalence ratios (aPR) and 95% CI for correlates of PHQ-2 depression (score ≥3). Results: The study sample had a mean age of 22 (SD 2) years; 48/104 (46%) individuals identified as Black, Indigenous, or other People of Color, and 69/104 (66%) were nonbinary. Overall, 44 (42%) individuals screened positive for depression using PHQ-2. In a multivariable model adjusted for age, race and ethnicity, US census region, and health insurance status, factors associated with increased depression prevalence using PHQ-2 included low versus high family support (aPR 1.54, 95% CI 1.05-2.27) and identifying with a nonChristian religion versus being unaffiliated (aPR 1.66, 95% CI 1.04-2.63). Factors associated with reduced depression prevalence included living in a rural versus suburban area (aPR 0.48, 95% CI 0.26-0.92) and receiving mental health therapy versus not (aPR 0.71, 95% CI 0.53-0.97). Conclusions: The high prevalence of depressive symptoms among TGD young adults in this study sample highlights the need for comprehensive mental health evaluation and support in this population. Depression risk is increased among certain subgroups, such as those with low family support. These findings are valuable in informing the development of interventions that aim to improve mental health outcomes among TGD young people.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,152
Tête enseignante GPT0,545
Écart entre enseignants0,393 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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