Discrimination and mental health in Ecuadorian immigrants in Spain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to examine the effects of ethnic discrimination on the mental health of Ecuadorian immigrants in Spain and to assess the roles of material and social resources. METHODS: Data were taken from the "Neighbourhood characteristics, immigration and mental health" survey conducted in 2006 in Spain. Psychological distress measured as "Possible Psychiatric Case" (PPC) was measured by the GHQ-28. A logistic regression was fitted to assess the association between PPC and discrimination. Interactions of discrimination with social and material resources were tested using product terms. RESULTS: Some 28% of the participants met our definition of PPC. About 20% of those who reported no discrimination were PPCs, rising to 30% of those who sometimes felt discriminated against and 41% of those who continually perceived discrimination. The OR for continuous discrimination was 12 (95% CI 3.5 to 40.3) among those with high financial strain, and 10 (2.4 to 41.7) when there was lack of economic support. Emotional support had an independent effect on PPC (OR 1.8, 95% CI 1.0 to 3.6, for those who reported having no friends). Social integration through a community group or association was positively related to the probability of being a PPC (OR 1.7, 95% CI 1.0 to 2.9). CONCLUSION: Ethnic discrimination is associated with psychological distress in these Ecuadorian immigrants in Spain. Discrimination effects may be exacerbated among those facing economic stress and those without economic support. These particularly vulnerable immigrants should be the subject of social and health interventions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».