Pilot study of the prevalence of alcohol, substance use and mental disorders in a cohort of <scp>I</scp>raqi, <scp>A</scp>fghani, and <scp>I</scp>ranian refugees in <scp>V</scp>ancouver
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction This study investigated the prevalence rate of current alcohol, substance use, post‐traumatic stress disorder (PTSD) and depression in a cohort of Middle‐Eastern government‐assisted refugees (GAR) to British Columbia. Methods A group of GARs (32 men and 36 women) were interviewed and assessed using four clinical assessments (AUDIT, DUDIT, IES‐R, PHQ‐9) at an intake facility in Metro Vancouver. Results Men had a higher prevalence of alcohol use compared to women (15.6% versus 0%, P < .05). Substance use was low for both men and women (3.1% and 2.8%) and consisted of Tylenol 3 use. Approximately the same proportion of male and female GARs had PTSD as a clinical concern (21.8% and 22.2%). GARs that were Iraqi, Muslim, had attended university, or had children had higher IES‐R scores compared to other GARs. Depression as a clinical concern was found in female and male GARs (16.7% and 21.9%). Total PHQ‐9 scores were higher for GARs who were unmarried. Discussion It would be beneficial for mental health care providers who treat Middle‐Eastern GARs to review screening methods for PTSD, depression, and substance use. This may also include additional training in the screening of GARs for appropriate mental health services. Mental health services must be linguistically and culturally matched to the recipient for optimal therapeutic benefit.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».