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Enregistrement W4309786193 · doi:10.3390/ijerph192215343

Coping and Protective Factors of Mental Health: An Examination of African American and US Caribbean Black Women Exposed to IPV from a Nationally Representative Sample

2022· article· en· W4309786193 sur OpenAlexaff
Regina Parnell, Krim K. Lacey, Maxine Wood

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesUniversity of Michigan-DearbornUniversity of Michigan
Mots-clésMental healthCoping (psychology)Occupational safety and healthClinical psychologySuicide preventionPsychologyPoison controlMedicineEnvironmental healthDemographyPsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Existing research continues to highlight the harm that intimate partner violence (IPV) can pose to health and well-being. However, little is done to understand the effectiveness of coping and protective mechanisms in helping women manage under adverse circumstances. The current study addresses the mental health of US Black women and the role of coping and protective moderators. An analysis of data from the National Survey of American Life (2001-2003), the most comprehensive survey on the health of US Blacks, was conducted. The association between severe physical intimate partner violence and mental health outcomes were confirmed. Resilience moderated the relationship between severe intimate partner violence and mood disorder among US Black women, but this differed between African American and Caribbean Blacks. Resilience, emotional family support, and spirituality reduced the likelihood of having a mental health condition for some African American and Caribbean Black women, while the opposite was found for religiosity. Demographic factors were also associated with mental health conditions and behaviors. The study draws our attention to potential coping and protective mechanisms that could be incorporated into counseling and intervention practices while recognizing factors that may be harmful to the mental health of individuals.

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)0,001
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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