Psychosocial factors associated with the mental health of indigenous children living in high income countries: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Indigenous children living in high income countries have a consistently high prevalence of mental health problems. We aimed to identify psychosocial risk and protective factors for mental health in this setting. METHODS: A systematic review of studies published between 1996 and 2016 that quantitatively evaluated the association between psychosocial variables and mental health among Indigenous children living in high income countries was conducted. Psychosocial variables were grouped into commonly occurring domains. Individual studies were judged to provide evidence for an association between a domain and either good mental health, poor mental health, or a negligible or inconsistent association. The overall quality of evidence across all studies for each domain was assessed using the Grades of Recommendation, Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) guidelines. RESULTS: Forty-seven papers were eligible (mainland US 30 [64%], Canada 8 [17%], Australia 7 [15%], Hawaii 4 [9%]), including 58,218 participants aged 4-20 years. Most papers were cross-sectional (39, 83%) and measured negative mental health outcomes (41, 87%). Children's negative cohesion with their families and the presence of adverse events appeared the most reliable predictors of increased negative mental health outcomes. Children's substance use, experiences of discrimination, comorbid internalising symptoms, and negative parental behaviour also provided evidence of associations with negative mental health outcomes. Positive family and peer relationships, high self-esteem and optimism were associated with increased positive mental health outcomes. CONCLUSIONS: Quantitative research investigating Indigenous children's mental health is largely cross-sectional and focused upon negative outcomes. Indigenous children living in high income countries share many of the same risk and protective factors associated with mental health. The evidence linking children's familial environment, psychological traits, substance use and experiences of discrimination with mental health outcomes highlights key targets for more concerted efforts to develop initiatives to improve the mental health of Indigenous children.
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».