Examining Multilevel Factors Associated with the Process of Resilience among Women Living with HIV in a Large Canadian Cohort Study: A Structural Equation Modeling Approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We examined how multiple, nested, and interacting systems impact the protective process of resilience for women living with HIV (WLWH). METHODS: Using data from a Cohort Study, we conducted univariate analyses, multivariable logistic regression, and a 2-step structural equation modeling for the outcome, high resilience (N = 1422). RESULTS: Participants reported high overall resilience scores with a mean of 62.2 (standard deviation = 8.1) and median of 64 (interquartile range = 59-69). The odds of having high resilience were greater for those residing in Quebec compared to Ontario (adjusted odds ratio [aOR] = 2.1 [1.6, 2.9]) and British Columbia (aOR = 1.8 [1.3, 2.5]). Transgender women had increased odds of high resilience than cisgender women (aOR = 1.9 [1.0, 3.6]). There were higher odds of resilience for those without mental health diagnoses (aOR = 2.4 [1.9, 3.0]), non-binge drinkers (aOR=1.5 [1.1, 2.1]), and not currently versus previously injecting drugs (aOR = 3.6 [2.1, 5.9]). Structural equation modeling confirmed that factors influencing resilience lie at multiple levels: micro, meso, exo, and macro systems of influence. CONCLUSION: There is a need to consider resilience as the interaction between the person and their environments, informing the development of multilevel interventions to support resilience among WLWH.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».