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Enregistrement W1967974420 · doi:10.1177/0020764003049002002

Psychiatric Morbidity Among Housemaids in Kuwait III: Vulnerability Factors

2003· article· en· W1967974420 sur OpenAlexaboutno aff
Muhammad Ajmal Zahid, Abdullahi Fido, Rashed A. Al-Owaish, Mohamed Abd El-Motaal Mohsen, M.A. Razik

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Social Psychiatry · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKuwait University
Mots-clésPsychiatryMedicineExpatriateEthnic groupPopulationMental illnessImmigrationPsychiatric historyQuarter (Canadian coin)Mental healthVulnerability (computing)DemographyAnxietyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Housemaids are a relatively homogenous immigrant subgroup in terms of their gender; ethnic origin; and socio-cultural, educational and occupational background. Psychiatric morbidity among housemaids is two to five times higher than the native female population. AIMS: To determine the possible pre-immigration risk factors for prospective psychiatric breakdown among the housemaids. METHODS: The sample consisted of all the housemaids (N = 197) hospitalised during the two-year study period. The controls comprised all the newly arrived housemaids (N = 502). The measures obtained included demographic characteristics and previous history of physical illness, psychiatric illness, hospitalisation and family history of psychiatric disorder. RESULTS: More than a quarter of the hospitalised group broke down within one month of their arrival. The hospitalised group had a significant excess of Sri Lankan housemaids; non-Muslims; those with less than four years of education and those with a previous history of physical illness, psychiatric illness or hospitalisation. CONCLUSIONS: A number of potential risk factors results in premature repatriation of housemaids on mental health grounds. Preventive measures involving recruitment procedures and pre-departure orientation courses are needed to minimise the expatriate failure among the housemaids.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations25
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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