Adverse childhood experiences and mental health of sexual and gender minorities in Canada, USA, and Japan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sexual and gender minorities have an increased risk for adverse childhood experiences (ACEs) and worsening mental health. However, cross-country research on varying levels of social acceptance remains limited. We compared the impact of sexual and gender minority status on ACEs and poor mental health between Canada, USA, and Japan. METHODS: This cross-sectional study included 50,628 adults in 2022. Sexual and gender minority individuals included those identifying as lesbian, gay, bisexual, transgender, or non-binary. Poor mental health was defined as experiencing not good mental health for ≥ 14 days in the past 30 days in USA, and scoring ≥ 13 on the Kessler 6-item Psychological Distress Scale in Canada and Japan. ACEs included witnessing domestic violence, experiencing physical abuse, and experiencing sexual assault. Social acceptance was assumed high in Canada, moderate in USA, and low in Japan based on Global Acceptance Index 2017-2020. RESULTS: Sexual and gender minorities reported experiencing sexual assault more frequently (odds ratio = 1.68, 95 % confidence interval = 1.17-2.42). Sexual and gender minorities in USA had a higher risk for sexual assault compared to those in Japan (1.71, 1.06-2.74). After adjusting for presence of ACEs, sexual and gender minorities reported more frequent poor mental health (1.77, 1.40-2.24). Sexual and gender minorities in Canada had a higher risk for poor mental health compared to those in Japan (1.85, 1.21-2.80). CONCLUSION: Sexual and gender minorities faced a higher risk of ACEs and poor mental health regardless of country. Further research is needed to understand the underlying mechanisms of the increased risk.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».