Spirituality, Community Belonging, and Mental Health Outcomes of Indigenous Peoples during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to assess the association between community belonging, spirituality, and mental health outcomes among Indigenous Peoples during the COVID-19 pandemic. This cross-sectional observational study used online survey distribution and targeted outreach to the local Indigenous community to collect a convenience sample between 23 April 2020 and 20 November 2020. The surveys included demographic information, self-reported symptoms of depression (PHQ-2) and anxiety (GAD-2), and measures of the sense of community belonging and the importance of spirituality. Multivariate logistic regression was used to model the association between the sense of community belonging and spirituality, and symptoms of anxiety and depression. Of the 263 self-identified Indigenous people who participated, 246 participants had complete outcome data, including 99 (40%) who reported symptoms of depression and 110 (45%) who reported symptoms of anxiety. Compared to Indigenous participants with a strong sense of community belonging, those with weak community belonging had 2.42 (95% CI: 1.12-5.24)-times greater odds of reporting symptoms of anxiety, and 4.40 (95% CI: 1.95-9.89)-times greater odds of reporting symptoms of depression. While spirituality was not associated with anxiety or depression in the adjusted models, 76% of Indigenous participants agreed that spirituality was important to them pre-pandemic, and 56% agreed that it had become more important since the pandemic began. Community belonging was associated with positive mental health outcomes. Indigenous-led cultural programs that foster community belonging may promote the mental health of Indigenous Peoples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».