Prevalence of mental disorders and torture among Tibetan refugees: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many Tibetan refugees flee Tibet in order to escape physical and mental hardships, and to access the freedoms to practice their culture and religion. We aimed to determine the prevalence of mental illnesses within the refugee population and determine the prevalence of previous torture reported within this population. METHODS: We performed a systematic literature search of 10 electronic databases from inception to May 2005. In addition, we searched the internet, contacted all authors of located studies, and contacted the Tibetan Government-in-exile, to locate unpublished studies. We included any study reporting on prevalence of mental illness within the Tibetan refugee populations. We determined study quality according to validation, translation, and interview administration. We calculated proportions with exact confidence intervals. RESULTS: Five studies that met our inclusion criteria (total n = 410). All studies were conducted in North India and 4 were specifically in adult populations. Four studies provided details on the prevalence of torture and previous imprisonment within the populations. The prevalence of post-traumatic stress disorder ranged from 11-23%, anxiety ranged from 25-77%, and major depression ranged from 11.5-57%. CONCLUSION: Our review indicates that the prevalence of serious mental health disorders within this population is elevated. The reported incidence of torture and imprisonment is a possible contributor to the illnesses. Non-government organizations and international communities should be aware of the human rights abuses being levied upon this vulnerable population and the mental health outcomes that may be associated with it.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».