Psychosocial support during displacement due to a natural disaster: relationships with distress in a lower-middle income country
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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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».