Contributors to Depressed Mood in Black Single Mothers
Notice bibliographique
Résumé
Participants: A convenience sample of 210 community dwelling Black single mothers ages 18 to 45, who reside in U.S. urban communities.Methods: A descriptive, cross-sectional design was employed. Participants responded to an open-ended question that asked about reasons for depressed mood. A directed approach to content analysis was used to categorize the responses based on existing theoretical formulations and empirical findings about the causes of depression in women. Percentages and frequencies were used to describe the results of the analysis.Findings: A total of 319 usable responses were provided. Collectively and individually the most frequent responses were consistent with Social/Environmental factors such as lack of financial resources (n = 115; 36.05%), followed by Psychological factors such as general cognitive/emotional feelings of stress (n = 60; 18.81%), and parenting stressors or daily hassles (n = 40; 12.54%). Physiologic factors such as a having physiologic or medical conditions were reported less often (n = 14; 4.39%).Conclusions/Implications: Social/Environmental and Psychological factors contribute to depressed mood more often than Physiological factors in Black single mothers. Depression prevention efforts should target the social determinants of mental health in Black single mothers who should be connected with appropriate financial, psychological, educational and social service resources in the community.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».