School Connectedness Boosts Mental Health in Indigenous Adolescents With Adverse Childhood Experiences: Mediation Analysis of a Longitudinal Study in Australia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The study examined whether school connectedness mediates the association between Adverse Childhood Experiences (ACEs) and mental health conditions among Indigenous adolescents, and if this mediation varies by school type-Public versus Private/Catholic METHODS: Using data from 13 waves of the Longitudinal Study of Indigenous Children (LSIC) in Australia (2008-2020), the present study examined the potential mediating effects of school connectedness in the association between exposure to ACEs and adolescent mental health conditions (anxiety/depression) in 636 Indigenous adolescents aged 12-17 years. Based on Baron and Kenny's approach, modified Structural Equation Modeling (SEM) techniques were employed to examine the mediating effect. All models were adjusted for covariates including age, sex, location, and socioeconomic position. RESULTS: The longitudinal analysis revealed that strong school connectedness and no/limited ACE exposure positively influenced mental health, regardless of school type (p < 0.05). Mediation analysis indicated that school connectedness significantly mediated the association between ACE exposure and mental health conditions for Indigenous adolescents who attended public schools (p < 0.05) but not for those who attended Private/Catholic schools. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: These results underscore the critical role of school connectedness in supporting the mental health of Indigenous adolescents who have faced early childhood adversity. Notably, it highlights the unique needs of students in different school types and calls for further research to better understand how schools can foster well-being for Indigenous adolescents. CONCLUSION: Strengthening school connectedness offers a valuable avenue for promoting mental health among school-going Indigenous adolescents.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».