Negative Affect and Drinking among Indigenous Youth: Disaggregating Within- and Between-Person Effects
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Negative affect (depression/anxiety) and alcohol use among Indigenous youth in Canada remain a concern for many communities. Disparate rates of these struggles are understood to be a potential outcome of colonization and subsequent intergenerational trauma experienced by individuals, families, and communities. Using a longitudinal design, we examined change in alcohol use and negative affect, and reciprocal associations, among a group of Indigenous adolescents. Indigenous youth ( N = 117; 50% male; M age =12.46–16.28; grades 6–10) from a remote First Nation in northern Quebec completed annual self-reported assessments on negative affect (depression/anxiety) and alcohol use. A Latent Curve Model with Structured Residuals (LCM-SR) was used to distinguish between- and within-person associations of negative affect and alcohol use. Growth models did not support change in depression/anxiety, but reports of drinking increased linearly. At the between-person level, girls reported higher initial levels of depression/anxiety and drinking; depression/anxiety were not associated with drinking. At the within-person level, drinking prospectively predicted increases in depression/anxiety but depression/anxiety did not prospectively predict drinking. When Indigenous adolescents reported drinking more alcohol than usual at one wave of assessment, they reported higher levels of negative affect than expected (given their average levels of depression/anxiety) at the following assessment. Our findings suggest that when Indigenous youth present for treatment reporting alcohol use, they should also be screened for negative affect (depression/anxiety). Conversely, if an Indigenous adolescent presents for treatment reporting negative affect, they should also be screened for alcohol use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».