Sociocultural determinants of alcohol and cannabis use and misuse among Nunavimmiut
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Stemming from historical traumas and changes in the Inuit way of life, substance use and its intertwined problems are a major cause of concern for Nunavimmiut. This study's objective is to investigate sociocultural determinants of substance use and misuse to inform culturally appropriate public health programs. METHODS: The 2017 Qanuilirpitaa? survey was conducted among a sample intended to be representative of Nunavimmiut aged 16 and over (total n = 1326). Sociocultural factors included cultural identity, land-based activities, involvement in community activities, social support, and family and community cohesion. The frequency of binge drinking (5 or more drinks on one occasion), cannabis use, and problematic substance use (CAGE and DAST-10) were documented. Data were analyzed using weighted multivariate logistic regressions. Inuit partners were involved from the planning of analyses to the co-interpretation of results. RESULTS: Nearly a third of Nunavimmiut aged 16 and over reported binge drinking at least once a week (29.3%), and 68.6% of drinkers were at risk of potential drinking problems. Forty-five percent (45%) reported using cannabis at least once a week, and 30% of drug users were at risk of potential drug abuse problems. Volunteering and participation in community activities were associated with lower odds of cannabis use, as was frequently going on the land with weekly binge drinking, potential drinking problems, and weekly cannabis use. Social support and community cohesion were associated with higher odds of weekly binge drinking, as was cultural identity (centrality scale) with potential drinking problems. CONCLUSION: Key determinants of substance use relevant to Inuit culture were identified. Results are in line with our Inuit partners' experience in their communities and are coherent with current land-based interventions implemented in Nunavik. A thorough understanding of substance use contexts and related stressors should guide the content and implementation of substance use programs in Nunavik.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».