Loss of loved ones or home due to a disaster: Effects over time on distress in immigrant ethnic minorities
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to mass trauma may bring about increased sensitivity to new or ongoing stressors. It is unclear whether sensitivity to stress associated with ethnic minority/immigrant status may be affected by severe exposure to mass trauma. We examined whether the loss of loved ones or home due to a disaster is associated with more persistent disaster-related distress in ethnic minorities compared with Dutch natives in the Netherlands. In residents affected by a fireworks disaster ( N = 1029), we assessed disaster-related distress after 3 weeks, 18 months, and 4 years. The effects of loss of loved ones or home and ethnic minority/immigrant status on distress were analyzed using latent growth modeling. After controlling for age, gender, education, employment, and post-disaster stressful life events, the loss of loved ones was associated with more persistent disaster-related distress in ethnic minorities compared with natives at 18 months, and the loss of home was associated with more persistent disaster-related distress in ethnic minorities compared with natives between 18 months and 4 years. Our results suggest that the loss of loved ones may increase sensitivity to stress associated with ethnic minority/immigrant status during the early phase of adaptation to a disaster. Loss of home may lead to further resource loss and thereby increase sensitivity to stress associated with ethnic minority/immigrant status in the long term. Efforts to prevent stress-related psychopathology following mass trauma should specifically target ethnic minority groups, notably refugees and asylum seekers, who often experienced multiple losses of loved ones as well as their homes.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».