A Structural Equation Model on Mental Health of Korean Immigrants in Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this study was to construct a structural equation model that would further explain the mental health status of Korean immigrants living in Canada. METHODS: Survey using a structured questionnaire was conducted with 386 people in Canada (Vancouver and Toronto). Six instruments were used in this model. The analysis of data was done with both SPSS 14.0 for descriptive statistics and AMOS 5.0 for covariance structure analysis. RESULTS: Based on the constructed model, physical health status, immigrant life stress, self esteem, and quality of life were found to have significant direct effect on mental health. In addition, factors such as physical health status, immigrant life stress, quality of life, English proficiency, family cohesion and social support were found to indirectly affect mental health. The final modified model yielded Chi-square=34.79 (p<.001), df=13, X(2)/df=2.68, GFI=0.98, AGFI=0.94, NFI=0.95, PNFI=0.44, PGFI=0.35, RMSE=0.07 and exhibited good fit indices. CONCLUSION: This structural equation model is a comprehensive theoretical model that explains the related factors and their relationship with mental health in Korean immigrants. Findings of this study can contribute to the designing of an appropriate prevention strategy to further improve the mental health of immigrants in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».