Food insecurity is associated with depression and diabetes among sexual minority adults:A preliminary analysis of syndemic effects
Notice bibliographique
Résumé
Background: The impact of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic and the public health measures put in place to control COVID-19 transmissions (e.g., social distancing, self-isolation) is heterogenous, with greater consequences among populations experiencing social, economic, and political marginalization, including members of the 2-Spirit, Lesbian, Gay, Bisexual, Trans, Queer, (2SLGBTQ+) community. Methods: Using a biocultural approach, we examine the mental health impacts of the COVID-19 pandemic using data from a mixed methods study of 455 self-identified 2SLGBTQ+ adults living in Toronto, Ontario, Canada, collected from March 2021 to July 2021. Participants were recruited using respondent-driven sampling to complete an internet-based survey including measures of psychological distress and minority stress. A subset of participants (n =50) completed a semi-structured qualitative interview to contextualize their mental health experiences during the COVID-19 pandemic. Results: Bivariate analysis revealed that self-reported anxiety (P= 0.029), depression (P = 0.001), perceived stress (P = 0.002), and somatic symptom scores (P = 0.014) were elevated among participants who reported living with family during the pandemic. These differences persisted in regression analysis adjusting for sexual identity, gender expression, race/ethnicity, age, citizenship, education, household size, and income. Discussion: Our findings offer important insights that will enable Toronto and other Canadian public health agencies to better respond to the needs of 2SLGBTQ+ and other vulnerable communities during ongoing COVID-19 pandemic and future health crises.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».