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Enregistrement W4411050109 · doi:10.1080/07448481.2025.2510692

Examining associations between protective factors, distal minority stress, substance use, and mental health in LGBTQ+ postsecondary students

2025· article· en· W4411050109 sur OpenAlexaff
Kalina M. L. Fahey, Alexandra Uhrig, Stephanie Penta, Karla Kovacek, Sarah S. Dermody

Notice bibliographique

RevueJournal of American College Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institutes of Health
Mots-clésMinority stressPsychologySexual minorityLesbianMental healthTransgenderDistressClinical psychologySexual orientationPsychological interventionSocial supportMental distressPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The current study examined constructs that may buffer effects of minority stress on substance use and mental health in LGBTQ+ (lesbian, gay, bisexual, transgender, queer+) postsecondary students. Participants: Online survey data from 435 LGBTQ+ college students throughout Oregon were used. Methods: Structural equation models examining distal minority stress, belonging/support, and their interaction as predictors of substance use (alcohol, cannabis, cigarette, and e-cigarette use) and past 30-day psychological distress in separate models. Results: The only identified significant interaction was between institutional belonging and distal minority stress for the distress outcome, suggesting higher levels of institutional belonging buffered the associations between distal minority stress and distress. Distal minority stress was associated with higher distress scores, and family support and friend support were associated with lower distress scores. Conclusions: Findings highlight how interventions or policies to improve campus climate and social support for LGBTQ+ students could confer benefits to LGBTQ+ students’ wellbeing.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,347 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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