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Enregistrement W2891881455 · doi:10.3390/ijerph15091986

Prevalence of Depression among Migrants: A Systematic Review and Meta-Analysis

2018· review· en· W2891881455 sur OpenAlexaff
Wilson Tam, Cyrus S. H. Ho, Bach Xuan Tran, Long H. Nguyen, Roger S. McIntyre, Roger Ho

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2018
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational University of Singapore
Mots-clésDepression (economics)Meta-analysisMental healthImmigrationEducational attainmentMedicineDemographyPsychologyPsychiatryClinical psychologyGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the number of migrants worldwide increases, it is worthwhile to examine the extent to which depression has affected this group of often vulnerable individuals. The purpose of this systematic review and meta-analysis is to examine the aggregate prevalence of depression among international migrants and to explore the variations in prevalence with demographic and educational factors. A search was conducted on the online databases PubMed and ScienceDirect whole using the terms "depression", "depressive disorder", "immigration", "immigrant", "migration", and "migrant". A total of 25 studies met our inclusion criteria. A random-effects model meta-analysis calculated an aggregate prevalence of 15.6% among migrants. Heterogeneity was identified by meta-regression and subgroup analyses, and the level of educational attainment, employment status, and length of residency spent in country of migration were found to be significant moderators contributing to depression prevalence. In conclusion, newly arrived migrants appear to be susceptible to developing depression and it is imperative that more in the form of preventive strategies and increased assistance be incorporated to ensure their psychological wellbeing and improve their mental health outcomes. Further research should be conducted to better understand the risk of psychiatric disorders among members of this subpopulation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,226
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations152
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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