Understanding Historical Trauma Among Urban Indigenous Adults at Risk for Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Historical trauma has been posited as a key framework for conceptualizing and addressing health equity in Indigenous populations. Using a community-based participatory approach, this study aimed to examine historical trauma and key psycho-social correlates among urban Indigenous adults at risk for diabetes to inform diabetes and other chronic disease prevention strategies. Indigenous adult participants (n=207) were recruited from an urban area in California and were asked to identify whether their Indigenous heritage was from a group in the United States, Canada, or Latin America. Historical trauma was assessed using the Historical Loss (HLS) and Historical Loss Associated Symptoms (HLAS) scales. Nearly half (49%) of Indigenous participants from the United States or Canada endorsed thinking about one or more historical losses weekly, daily, or several times a day, compared to 32% for Indigenous participants from Mexico, Central America, and South America. Most participants (62%) reported experiencing one or more historical loss-associated symptoms, such as depression and anger, sometimes, often, or always. Ancestry from the United States or Canada, depression, and participation in cultural activities were associated with greater HLS and HLAS scores, indicating a greater number of losses and associated symptoms. Results suggest a need to consider historical trauma when designing diabetes prevention interventions and the need to further consider ancestry differences. As preventive efforts for Indigenous adults expand in urban environments, behavioral interventions must incorporate strategies that address community-identified barriers in order to succeed.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».