Mental health promotion in the wake of natural disaster
Notice bibliographique
Résumé
Significant psychological trauma to victims is an unavoidable by-product of severe natural disasters, and Hurricane Matthew is no exception. Making landfall on the 4th of October 2016, it swept across Haiti and eastern Cuba before reaching coastal regions of Florida, Georgia, and South Carolina. Despite Matthew’s far-reaching impact, it was in Haiti where the Category Four hurricane made its greatest mark. Infrastructure damage led to water contamination and cholera outbreaks, sparking major concern amongst the World Health Organization and Haitian Ministry of Health. Consequently, physical health impact related to cholera control through clean water access was prioritized over psychological repercussions. In this article, we aim to provide recommendations for local organizations to deliver effectively psychological intervention to Haitian victims of Matthew. We focused on Global Trauma Research, one of few humanitarian agencies with an established framework for implementing psychological trauma relief efforts, and wish to use it as the basis of our suggestions. In order to do so, we chose to review mental health promotion in the context of a relevant historical precedent, Hurricane Katrina. We uncovered a two-pronged approach taken by Hurricane Katrina responders: identification of at-risk groups followed by provision of targeted-relief efforts, and widespread delivery of care to all affected populations, with an emphasis on community reintegration. Based on these general principles, we recommend that Global Trauma Research identify groups at risk of long-term emotional disturbance, provide relief in a targeted fashion on the basis of relative need, and place emphasis on Haitian citizen support through relocation and community integration.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».