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Enregistrement W2775773204 · doi:10.1177/0706743717746666

The Social Determinants of Refugee Mental Health in the Post-Migration Context: A Critical Review

2017· review· en· W2775773204 sur OpenAlexaffvenue
Michaela Hynie

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2017
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeMental healthPsychosocialPsychological interventionContext (archaeology)Forced migrationPsychologyPsychiatrySocial environmentMedicinePolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the global increase in the number of refugees and asylum seekers, mental health professionals have become more aware of the need to understand and respond to the mental health needs of forced migrants. This critical review summarizes the findings of recent systematic reviews and primary research on the impact of post-migration conditions on mental disorders and PTSD among refugees and asylum seekers. Historically, the focus of mental health research and interventions with these populations has been on the impact of pre-migration trauma. Pre-migration trauma does predict mental disorders and PTSD, but the post-migration context can be an equally powerful determinant of mental health. Moreover, post-migration factors may moderate the ability of refugees to recover from pre-migration trauma. The importance of post-migration stressors to refugee mental health suggests the need for therapeutic interventions with psychosocial elements that address the broader conditions of refugee and asylum seekers' lives. However, there are few studies of multimodal interventions with refugees, and even fewer with control conditions that allow for conclusions about their effectiveness. These findings are interpreted using a social determinants of health framework that connects the risk and protective factors in the material and social conditions of refugees' post-migration lives to broader social, economic and political factors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,364 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations636
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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