LGBTQ + Affirmative CBT: a hierarchical linear model of longitudinal outcomes and mechanisms of change
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sexual and gender diverse adolescents and young adults (SGDAYA) experience mental health disparities, yet few empirical investigations into the long-term impact of affirmative treatments on their well-being exist. METHODS: This study explored the longitudinal effects of a brief affirmative cognitive-behavioral therapy (CBT) group intervention (AFFIRM) on the depression and anxiety of SGDAYA (N = 202), as well as how pre-treatment and mid-intervention change mechanisms contributed to their improved mental health. Participants' age ranged from 14 to 29 years old at baseline (M = 22.12, SD = 4.60). Data were collected at four time points (pre-test, post-test, 6 months, 1 year) and analyzed using hierarchical linear models. RESULTS: Participants reported significant improvements in anxiety and depression from baseline to 1-year follow-up as well as increased engagement coping, social support, hope, and improved stress appraisal. SGDAYA, who appraised stress as a threat and had less ability to envision a hopeful future (hope pathway) at baseline, reported greater improvements in depression and anxiety; additionally, those who used more disengagement coping strategies prior to AFFIRM reported more reduction in depression. Participants with the most significant long-term improvement in depression reported (a) greater increases in their resources to deal with stress, (b) more uptake of engagement coping, and (c) improved hope pathway. CONCLUSIONS: This study suggests that an affirmative cognitive-behavioural group intervention designed for SGDAYA can have a long-term impact on their depression and anxiety and highlights the important role of engagement coping, social support, hope and cognitive appraisals on youth mental health. TRIAL REGISTRATION: AFFIRM was retrospectively registered as a clinical trial on March 24th, 2020 (identifier: NCT04318769).
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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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».