Prevalence of mental disorders and torture among Tibetan refugees: A systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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the internet, contacted all authors of located studies, and contacted the Tibetan Government-in-exile, to locate unpublished studies.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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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) | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 découle