Prevalence of mental disorders among children exposed to war: a systematic review of 7,920 children
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide, millions of children are affected by armed conflict. However, data on the prevalence of mental disorders among these children is sparse. We aimed to determine the prevalence of mental disorders among children affected by war using a systematic review and meta-regression analysis. We systematically reviewed existing literature to identify studies on prevalence of post-traumatic stress disorder (PTSD), anxiety, depression and psychosis among children exposed to armed conflict. We searched electronic databases and references listed in studies to obtain eligible studies. We pooled studies using the random-effects method and explored heterogeneity using meta-regression analysis. Seventeen studies met our inclusion criteria. Studies included 7,920 children. Sample sizes ranged from 22 to 2,976. Four studies were conducted during a conflict and others during post-conflict. All the studies reported PTSD as the primary outcome ranging from 4.5 to 89.3%, with an overall pooled estimate of 47% (9% CI: 35-60%, I2 = 98%). Meta-analysis heterogeneity was attributable to study location (OR 1.33, 95% CI: 1.27-1.41), method of measurement (OR 1.36, 95% CI: 1.29-1.44) and duration since exposure to war (coefficient 0.17, 95% CI: 0.94-0.25). In addition, four studies reported elevated depression that allowed pooling (43%, 95% CI: 31-55%) and three studies reported elevated anxiety disorders allowing pooling (27%, 95% CI: 21-33%). Our systematic review suggests a higher prevalence rate of mental disorders among children exposed to conflict than among the general population. Given the number of current conflicts, there is a paucity of information regarding mental disorders among children affected by war.
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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 | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».