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Enregistrement W1948339546 · doi:10.1186/s12914-015-0064-9

Long-term mental health of war-refugees: a systematic literature review

2015· review· en· W1948339546 sur OpenAlexaff
Marija Bogić, Anthony Njoku, Stefan Priebe

Notice bibliographique

RevueBMC International Health and Human Rights · 2015
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversity of FrederictonHorizon Health Network
Organismes subventionnairesQueen Mary University of London
Mots-clésRefugeeMental healthCINAHLPsycINFOAnxietyMedicineDepression (economics)PrevalencePsychiatryPopulationPrevalence of mental disordersPublic healthSystematic reviewMEDLINEDemographyGerontologyEnvironmental healthPsychological interventionGeographyPolitical sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There are several million war-refugees worldwide, majority of whom stay in the recipient countries for years. However, little is known about their long-term mental health. This review aimed to assess prevalence of mental disorders and to identify their correlates among long-settled war-refugees. METHODS: We conducted a systematic review of studies that assessed current prevalence and/or factors associated with depression and anxiety disorders in adult war-refugees 5 years or longer after displacement. We searched Medline, Embase, CINAHL, PsycINFO, and PILOTS from their inception to October 2014, searched reference lists, and contacted experts. Because of a high heterogeneity between studies, overall estimates of mental disorders were not discussed. Instead, prevalence rates were reviewed narratively and possible sources of heterogeneity between studies were investigated both by subgroup analysis and narratively. A descriptive analysis examined pre-migration and post-migration factors associated with mental disorders in this population. RESULTS: The review identified 29 studies on long-term mental health with a total of 16,010 war-affected refugees. There was significant between-study heterogeneity in prevalence rates of depression (range 2.3-80%), PTSD (4.4-86%), and unspecified anxiety disorder (20.3-88%), although prevalence estimates were typically in the range of 20% and above. Both clinical and methodological factors contributed substantially to the observed heterogeneity. Studies of higher methodological quality generally reported lower prevalence rates. Prevalence rates were also related to both which country the refugees came from and in which country they resettled. Refugees from former Yugoslavia and Cambodia tended to report the highest rates of mental disorders, as well as refugees residing in the USA. Descriptive synthesis suggested that greater exposure to pre-migration traumatic experiences and post-migration stress were the most consistent factors associated with all three disorders, whilst a poor post-migration socio-economic status was particularly associated with depression. CONCLUSIONS: There is a need for more methodologically consistent and rigorous research on the mental health of long-settled war refugees. Existing evidence suggests that mental disorders tend to be highly prevalent in war refugees many years after resettlement. This increased risk may not only be a consequence of exposure to wartime trauma but may also be influenced by post-migration socio-economic factors.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0120,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,389 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1 168
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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