General Health of Foreign-Origin Groups and Native Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since the mental health of marginal settlers (non-native population) may affect other citizens' health, the present study attempts to investigate the mental health status of marginal settlers of Yazd. MATERIALS & METHODS: this study was a descriptive, cross-sectional research, in which 400 of non-native and native population have participated. To study mental health status of people, a questionnaire was used. The first section of this questionnaire was the 28-item questionnaire of GHQ and the second section dealt with demographic characteristics such as age, sex, employment status, household income, and educational level of the father of the family. The collected data was analyzed using statistical operations of Pearson correlation coefficient, T Student, univariate Anova, and non-parametric Chi Square. RESULTS: The results revealed that the average scores of general health were 20.09±9.84 and 17.04±9.54 for native and non-native population, respectively. Among subscales of general health, the highest and lowest average scores belonged to social dysfunctions, which showed a dangerous mental health status, and depression, respectively. There was significant difference between average score of general health and educational level of the father of the family (p<.001). The temporary employment and leased household differs significantly from the average score of general health among native population. It was indicated that sex was one of the most powerful predictors of mental health and people had more mental health when they grew older. Anxiety was the strongest predictor of general health for both groups. CONCLUSION: It seems that background factors such as educational level and employment status effect general health of people more than living in marginal settlement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».