Exploring Intersectional Factors Associated with Mental Health Service Utilization in a Sample of LGBT2Q+ Canadians
Notice bibliographique
Résumé
The present thesis explores LGBT2Q+ (lesbian, gay, bisexual, transgender (trans), Two-Spirit, queer/questioning, plus) and racialized mental health service utilization within Canada using intersectionality-informed quantitative methodology, separated into additive and multiplicative stages. Data from the 2020 LGBT2Q+ Health Survey (N = 1542) were analyzed using modified Poisson regression. Additive analyses explored mental healthcare utilization as framed by the Andersen Behavioural Model of Healthcare Utilization categories: predisposing, enabling, and need. Results show that predisposing and need factors are more statistically associated with mental healthcare utilization, and that there are distinct intracategorical (within-group) differences in subgroups, particularly between racialized and Indigenous respondents. Bivariate associations between mental health conditions and predisposing factors further suggest increased mental health needs and mental health service utilization in sexual orientation and gender minorities. The multiplicative stage built upon results from the additive stage to further explore differences in mental health service utilization. Two-way to four-way interaction models of Andersen predisposing factors show persistent trends in identifying as non-White, trans or gender-diverse, more polysexual orientations, and being born outside of Canada as factors associated with increases in likelihood of mental health service utilization. In bivariate analyses, being racialized was associated with lower mental health service utilization as well as mood and anxiety disorders, yet being racialized was associated with an increase in mental health service use when the previously mentioned intersectional factors were considered. Findings demonstrate how plurality of systems of marginalized identities intersect to create distinct health outcomes.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».