The prevalence of distress, depression, anxiety, and substance use issues among Indigenous post-secondary students in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to estimate the prevalence of mental illness and substance use among Indigenous students attending Canadian post-secondary institutions. We obtained data from the National College Health Assessment - American College Health Association Spring 2013 survey, which includes 34,039 participants in 32 post-secondary institutions across Canada. We calculated prevalence estimates with 95% confidence intervals (CI). We compared Indigenous and non-Indigenous students using age- and sex-adjusted prevalence ratios (PR) obtained from Poisson regression models. Of the total sample, 1,110 (3.3%) post-secondary students self-identified as Indigenous. Within the past 12 months, Indigenous students had higher odds of intentionally injuring themselves (PR = 1.53, 95% CI = 1.27-1.84), seriously considering suicide (PR = 1.32, 95% CI = 1.12-1.56), attempting suicide (PR = 1.74, 95% CI = 1.16-2.62), or having been diagnosed with depression (PR = 1.26, 95% CI = 1.08-1.47) or anxiety (PR = 1.18, 95% CI = 1.02-1.35) when compared with non-Indigenous students. Indigenous students also had higher odds of having a lifetime diagnosis of depression (PR = 1.31, 95% CI = 1.17-1.47) when compared with non-Indigenous students. Indigenous students were more likely to report binging on alcohol (PR = 1.10, 95% CI = 1.02-1.19), using marijuana (PR = 1.21, 95% CI = 1.06-1.37), and using other recreational drugs (PR = 1.32, 95% CI = 1.06-1.63) compared to non-Indigenous students. This study demonstrates that Indigenous students at post-secondary institutions across Canada experience higher prevalence of mental health and related issues compared to the non-Indigenous student population. This information highlights the need to assess the utilization and ensure the appropriate provision of mental health and wellness resources to support Indigenous students attending post-secondary institutions.
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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 ».