Understanding Social Determinants of First Nations Health Using a Four-Domain Model of Health and Wellness Based on the Medicine Wheel: Findings from a Community Survey in One First Nation
Notice bibliographique
Résumé
We examined the explanatory roles of social determinants of health (SDOH) for First Nations people using a four-domain model of health and wellness based on the Medicine Wheel (i.e., physical, mental, emotional, and spiritual health), including colonial-linked stressors (i.e., historical trauma, childhood adversities, racial discrimination) and cultural resilience factors (i.e., cultural strengths, traditional healing practices, social support). Data were collected in partnership with a First Nation in Ontario, Canada in 2013 through a community survey (n = 194). For each outcome (physical, mental, emotional, and spiritual health), a modified Poisson regression model estimated prevalence ratios for the SDOH, adjusting for age, sex, education, and marital status. Negative associations were found for historical trauma with physical, mental, emotional, and spiritual health; for childhood adversities with mental health; and for racial discrimination with physical, mental, and emotional health. Positive associations were found for cultural strengths with physical, mental, and emotional health and for social support with physical, mental, emotional, and spiritual health. We observed negative associations between use of traditional healing practices and mental and emotional health. Our findings suggest that these SDOH may play important roles in relation to wellness through associations with the domains of health modelled by the Medicine Wheel.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».