A national-level examination of First Nations peoples’ mental health data: Predicting mental well-being from social determinants of health using the 2017 Aboriginal Peoples Survey
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: A history of colonization and assimilation have resulted in social, economic, and political disparities for Indigenous people in Canada. Decades of discriminatory policies (e.g., the Indian Act, the Residential School System) have led to numerous health and mental health inequities, which have been intergenerationally maintained. Four main social determinants of health (i.e., income, education, employment, and housing) disproportionately influence the health of Indigenous peoples. These four social determinants have also been used within the Community Well-Being (CWB) index, which assesses the socio-economic wellbeing of a community. This study sought to extend previous research by assessing how specific indicators of CWB predict self-reported mental wellbeing within First Nations populations across Canada in a national dataset with more recent data. Methods: This study utilized the 2017 Aboriginal Peoples Survey, which includes data on the social and economic conditions of First Nations people living off reserve aged 15 years and over. Results: Results from a factorial ANOVA indicated that perceptions of income security, housing satisfaction, higher education, and employment are associated with increased self-reported mental health among First Nations individuals living off-reserve. Discussion: These results support the idea that individual mental health interventions on their own are not enough; instead, broader social interventions aimed at addressing inequities in various social determinants of health (e.g., housing first initiatives) are needed to better support individual wellbeing.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».