Examining Longitudinal Risk and Strengths-Based Factors Associated with Depression Symptoms Among Sexual Minority Men in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Sexual minority men (SMM) experience anti-SMM stressors and have elevated rates of mental health issues compared to heterosexual men, such as depression. Importantly, strengths-based factors may directly increase wellbeing and provide a buffer against the detrimental effects of such stressors. In the present study, we integrated risk and strengths-based models to examine predictors of depression symptoms in a sample of 465 Canadian SMM across three time points using multilevel modeling. Higher scores on a measure of childhood physical abuse at baseline, and greater within-person (i.e., deviation from individual's average) and between-person (i.e., deviation from group average) internalized homonegativity and heterosexist discrimination were associated with higher depression scores. Higher within- and between-person scores on measures of self-esteem, social support, and hope were associated with lower depression scores. Social support buffered the effects of between-person heterosexist discrimination on depression symptoms: at mean and high levels of social support, heterosexist discrimination was not associated with depression symptoms. This is the first study to disaggregate between-person and within-person effects of both risk factors and strengths-based factors among SMM, which has critical importance for the development of tailored individual-level interventions that target internalized homonegativity, hope, social support, and self-esteem to alleviate symptoms of depression among SMM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».