The Cedar Project: Using Indigenous-Specific Determinants of Health to Predict Substance use among Young Pregnant-Involved Indigenous Women In Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Indigenous women in Canada have been hyper-visible in research, policy and intervention related to substance use during pregnancy; however, little is known about how the social determinants of health and substance use prior to, during, and after pregnancy intersect. The objectives of this study were to describe the social contexts of pregnant-involved young Indigenous women who use substances and to explore if an Indigenous-Specific Determinants of Health Model can predict substance use among this population. METHODS: Using descriptive statistics and hierarchical logistic regression guided by mediation analysis, the social contexts of pregnant-involved young Indigenous women who use illicit drugs' lives were explored and the Integrated Life Course and Social Determinants Model of Aboriginal Health's ability to predict heavy versus light substance use in this group was tested (N = 291). RESULTS: Important distal determinants of substance use were identified including residential school histories, as well as protective factors, such as sex abuse reporting and empirical evidence for including Indigenous-specific determinants of health as important considerations in understanding young Indigenous women's experiences with pregnancy and substance use was provided. CONCLUSIONS: This analysis provided important insight into the social contexts of women who have experiences with pregnancy as well as drug and/or alcohol use and highlighted the need to include Indigenous-specific determinants of health when examining young Indigenous women's social, political and historical contexts in relation to their experiences with pregnancy and substance use.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».