If I Was Going to Kill Myself, I Wouldn't Be Calling You. I am Asking for Help: Challenges Influencing Immigrant and Refugee Women's Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
It is estimated that 37% of Canadians experience some types of mental health problem. As a result of the migration process, many immigrant and refugee women suffer serious mental illness such as depression, schizophrenia, posttraumatic stress disorder, suicide, and psychosis. The purpose of this exploratory qualitative study, informed by the ecological conceptual framework and postcolonial feminist perspectives, was to increase understanding of the mental health care experiences of immigrant and refugee women by acquiring information regarding factors that either support or inhibit coping. Ten women (five born in China and five born in Sudan) who were living with mental illness were interviewed. Analysis revealed that (a) women's personal experience with biomedicine, fear, and lack of awareness about mental health issues influences how they seek help to manage mental illness; (b) lack of appropriate services that suit their needs are barriers for these women to access mental health care; and (c) the women often draw upon informal support systems and practices and self-care strategies to cope with their mental illnesses and its related problems. The authors discuss implications for practice and make recommendations for intervention strategies that will facilitate women's mental health care and future research.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| 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 | 0,013 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».