Applying the Index of Vulnerability approach to understand water insecurity and other social-ecological factors associated with depression among urban refugee youth in Kampala, Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Water insecurity and other social-ecological factors may be associated with depression in low and middle-income contexts (LMICs). This is understudied among urban refugee youth in LMICs, who experience multiple forms of marginalization. We conducted a cross-sectional survey with a peer-driven sample of urban refugee youth aged 16–24 in Kampala, Uganda. We explored: the prevalence of depression (moderate, moderately severe); associations between social-ecological (structural, community, interpersonal, intrapersonal) factors and depression; and associations between an Index of Vulnerability (IoV) comprised of social-ecological stressors and depression. Among n = 335 participants (mean age: 20.8 years, standard deviation: 3.1), in multivariable analyses, longer time in Uganda, water insecurity, lower social support, parenthood, and recent intimate partner violence were associated with moderate depression; and longer time in Uganda, water insecurity, and lower social support were associated with moderately severe depression. IoV scores were associated with moderate depression among men and women, and moderately severe depression among women. The IoV scores accounted for more variance in moderate/moderately severe depression among women than any single indicator; among men, water insecurity was most strongly associated with moderate depression. Future research can explore strategies to address water insecurity and other social-ecological stressors to promote health and wellbeing with urban refugee youth.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».