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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».