Psychosocial support during displacement due to a natural disaster: relationships with distress in a lower-middle income country
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Past studies show relationships between disaster-related displacement and adverse psychosocial health outcomes. The development of psychosocial interventions following displacement is thus increasingly prioritized. However, data from low- and middle-income countries (LMICs) are lacking. In October 2017, the population of Ambae Island in Vanuatu, a lower-middle income country, was temporarily displaced due to volcanic activity. We analyzed distress among adults displaced due to the event and differences based on the psychosocial support they received. METHODS: Data on experiences during displacement, distress and psychosocial support were collected from 443 adults 2-3 wk after repatriation to Ambae Island. Four support categories were identified: Healthcare professional, Traditional/community, Not available and Not wanted. We analyzed differences in distress by sex and group using one-way ANOVA and generalized linear models. RESULTS: Mean distress scores were higher among women (1.90, SD=0.97) than men (1.64, SD=0.98) (p<0.004). In multivariate models, psychosocial support group was associated with distress among women (p=0.033), with higher scores among women who reported no available support compared with every other group. Both healthcare professional and traditional support networks were widely used. CONCLUSIONS: Women might be particularly vulnerable to distress during disaster-related displacement in LMICs, and those who report a lack of support might be at greater risk. Both healthcare professional and traditional networks provide important sources of support that are widely used and might help to ameliorate symptoms.
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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 découle