Community-Specific Risk and Protective Factors for Risky Alcohol Consumption in American Indian Women of Reproductive Potential: Informing Interventions
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To explore the effect of community-specific risk and protective factors on risky alcohol consumption and vulnerability to having an alcohol-exposed pregnancy in women within a Southern California American Indian community. Methods: A sample of 343 American Indian women of childbearing age was enrolled in a study of risky drinking. All participants completed a questionnaire including alcohol consumption, other health behaviors, the T-ACE risky alcohol consumption screen and the PHQ-9 to measure depression and functionality. A subset of 80 women additionally answered focus group-derived questions about why they choose or do not choose to drink. Results: Risk and protective factors varied among sample subgroups. Broadly, factors affecting risk and protection included: depression, perception of other women’s drinking, children/family, perception of risk to the unborn child, and feeling pressured to drink. Women’s drinking was highly influenced by female friends and relatives. Women were most likely to drink with a girlfriend. Nearly 40% of all participants asked felt pressured to drink. Depression was associated with riskier alcohol consumption, less effective contraception, and testing positive for risky drinking using the T-ACE screen. Depressed women were more likely to binge drink because of stress, trauma, and “to escape my problems”, and more likely to have been exposed to trauma including sexual assault. Conclusions: Interventions should incorporate community-specific factors. In the present sample, two separate strategies are indicated by the data: an information campaign to increase women’s awareness of true social norms and the risks of prenatal alcohol-exposure; and screening for and treating depression.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».