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Enregistrement W1504438957 · doi:10.1186/1744-859x-5-7

Self-harm in British South Asian women: psychosocial correlates and strategies for prevention

2006· article· en· W1504438957 sur OpenAlexaff
Muhammad Ishrat Husain, Waquas Waheed, Nusrat Husain

Notice bibliographique

RevueAnnals of General Psychiatry · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmPsychosocialEthnic groupMedicineMainstreamMental healthSouth asiaPsychiatryPsychologyPolitical scienceSocial psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To review the rates of self-harm in British South Asian women, look into the factors that contribute to these high rates of self-harm and discuss possible strategies for prevention and provision of culturally sensitive service for South Asian women who harm themselves. METHOD: Review. RESULTS: South Asian women are significantly more likely to self harm between ages 16-24 years than white women. Across all age groups the rates of self harm are lower in South Asian men as compared to South Asian women. These women are generally younger, likely to be married and less likely to be unemployed or use alcohol or other drugs. They report more relationship problems within the family. South Asian women are less likely to attend the ER with repeat episode since they hold the view that mainstream services do not meet their needs. CONCLUSION: South Asian women are at an increased risk of self harm. Their demographic characteristics, precipitating factors and clinical management are different than whites. There is an urgent need for all those concerned with the mental health services for ethnic minorities to take positive action and eradicate the barriers that prevent British South Asians from seeking help. There is a need to move away from stereotypes and overgeneralisations and start from the user's frame of reference, taking into account family dynamics, belief systems and cultural constraints.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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