An Intersectional Mixed Methods Approach to Understand American Indian Men’s Health
Notice bibliographique
Résumé
This study used a parallel convergent mixed methods design with TribalCrit theory and intersectionality as analytical frameworks to identify how American Indian men's identities intersect with broader structures and systems to shape their eating and physical activity choices and behaviors, and to elicit recommendations for a men's lifestyle intervention. AI men were recruited in Minneapolis, Minnesota and Portland, Oregon between March and December 2017 and in Phoenix, Arizona in December 2019 to participate in a survey and focus groups. The survey included demographic questions and questions about physical and cultural activities men engage in, perceived social support for lifestyle behaviors, masculine characteristics, and values important to American Indian men. The 6-item Kessler Psychological Distress Scale was used to assess psychological distress. Focus groups were audio recorded and transcribed for a phenomenological analysis. Descriptive statistics and correlations were computed for survey data. We conducted 15 focus groups with 151 adult American Indian men in three urban sites. The mean age of participants ranged from 36-51 across the sites; 7%-32% were college graduates; 13%-22% were currently married and 28%-41% were working full time. The most important values reported by participants were being: strong mentally and emotionally, a good parent, responsible, spiritual, and a good spouse or partner. On the K6 psychological distress scale, 63%-70% scored ≥5 but <13 (moderate mental distress), and 8%-15% scored ≥13 indicating severe mental distress. Younger age was significantly correlated with higher mean K6 score (p < .0001). Colonizers and missionaries that settled in the U.S. imposed cultural and gender hegemony which enforced a patriarchal capitalist system that have had long-lasting and deleterious effects on American Indians, particularly American Indian men.
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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 | 0,007 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».