Analysis of the child and adolescent needs and strengths assessment in a First Nation population
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
First Nations youth are one of the fastest growing demographics in Canada, yet they are more likely to experience adverse health and life circumstances than non-Indigenous Canadians. Developing and implementing appropriate interventions for mental health is a priority area in decreasing this health gap, and requires the incorporation of First Nation models of mental wellness. Mental Wellness for First Nations? youth is tied to interpersonal and cultural factors such as relationships with caregivers and the greater community, caregiver and/or community access to necessary resources, and cultural identities. Examining these wider sociocultural factors, in combination with youth characteristics and strengths, provides a more comprehensive understanding of how to address mental health needs in First Nation communities. Working in collaboration with a First Nation based community health provider, the Child and Adolescents Needs and Strengths (CANS) assessment was analyzed for 178 First Nation children to identify specific mental health intervention needs and explore predictors of mental health needs. The CANS is a reliable measure that assesses youth mental health needs, caregiver needs, individual strengths, environmental strengths, as well as many other factors. The most commonly reported mental health intervention needs were seen for Anxiety, Mood, Emotional Control, and Adjustment to Trauma. Hierarchical regression identified referents? age, sex, Functioning, Individual Strengths, and Family/Caregiver Needs and Strengths domain scores as predictive of mental health intervention needs. Age and Functioning domain scores were robust individual predictors of mental health needs across most models, yet sex was not individually predictive in any model.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle