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Enregistrement W4300772639 · doi:10.1093/inthealth/ihac065

Associations between water insecurity and depression among refugee adolescents and youth in a humanitarian context in Uganda: cross-sectional survey findings

2022· article· en· W4300772639 sur OpenAlexafffund
Carmen H. Logie, Moses Okumu, Miranda G. Loutet, Isha Berry, Lina Taing, Simon Odong Lukone, Nelson Kisubi, Nina Sokolovic, Peter Kyambadde

Notice bibliographique

RevueInternational Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensPublic Health OntarioUnited Nations University Institute for Water, Environment, and HealthWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGrand Challenges CanadaSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésIntrapersonal communicationCross-sectional studyMental healthRefugeeDepression (economics)Context (archaeology)StressorPsychological resiliencePsychologyEnvironmental healthMedicinePsychiatryGeographySocial psychologyInterpersonal communication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Water insecurity is linked to poor mental health through intrapersonal, relational and community-based stressors. We examined water insecurity and depression among refugee youth in Bidi Bidi, Uganda. METHODS: We conducted a cross-sectional survey and multivariable ordinal logistic regression to examine associations between water insecurity and depression severity, adjusting for gender, resilience, social support and food insecurity. RESULTS: Among participants (n=115; mean age: 19.7 y, SD 2.3), 80.0% reported water insecurity and 18.3% had moderate/severe depression symptoms. Water insecurity was independently associated with higher levels of depression severity (adjusted OR: 5.61; 95% CI 1.20 to 26.30; p=0.03). CONCLUSIONS: Findings suggest water insecurity was commonplace and associated with depression. Water insecurity could be integrated in refugee mental health promotion by policymakers and community-based programmers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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