Migration and psychosis: a meta-analysis of incidence studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aims of this meta-analysis are (i) to estimate the pooled relative risk (RR) of developing non-affective psychotic disorder (NAPD) and affective psychotic disorder (APD) among migrants and their children; (ii) to adjust these results for socioeconomic status (SES); (iii) to examine the sources of heterogeneity that underlie the risk of NAPD. METHODS: We included population-based incidence studies that reported an age-adjusted RR with 95% confidence interval (CI) published 1 January 1977-12 October 2017 and used a random-effects model. RESULTS: We retrieved studies performed in Europe (n = 43), Israel (n = 3), Canada (n = 2) and Australia (n = 1). The meta-analysis yielded a RR, adjusted for age and sex, of 2.13 (95% CI 1.99-2.27) for NAPD and 2.94 (95% CI 2.28-3.79) for APD. The RRs diminished, but persisted after adjustment for SES. With reference to NAPD: a personal or parental history of migration to Europe from countries outside Europe was associated with a higher RR (RR = 2.94, 95% CI 2.63-3.29) than migration within Europe (RR = 1.88, 95% 1.62-2.18). The corresponding RR was lower in Israel (RR = 1.22; 0.99-1.50) and Canada (RR = 1.21; 0.85-1.74). The RR was highest among individuals with a black skin colour (RR = 4.19, 95% CI 3.42-5.14). The evidence of a difference in risk between first and second generation was insufficient. CONCLUSIONS: Positive selection may explain the low risk in Canada, while the change from exclusion to inclusion may do the same in Israel. Given the high risks among migrants from developing countries in Europe, social exclusion may have a pathogenic role.
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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 | 0,023 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,061 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».