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Enregistrement W2997211238 · doi:10.1111/acps.13147

Age at migration and the risk of psychotic disorders: a systematic review and meta‐analysis

2020· review· en· W2997211238 sur OpenAlexafffund
Kelly K. Anderson, Jordan Edwards

Notice bibliographique

RevueActa Psychiatrica Scandinavica · 2020
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Mental Health AssociationLawson Health Research Institute
Mots-clésMeta-analysisPsychiatryPsychologySchizophrenia (object-oriented programming)MEDLINEMedicineClinical psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To conduct a systematic review and meta-analysis of the existing evidence on the association between age at migration and the risk of psychotic disorders. METHODS: Observational studies were eligible for inclusion if they presented data on the association between age at migration and the risk of psychotic disorders among first-generation migrant groups. We used two random effects meta-analyses to pool effect estimates for each stratum of age at migration relative to (i) a native-born reference category and (ii) the youngest age stratum (0 to 2 years). RESULTS: Ten studies met inclusion criteria, and five were included in the meta-analysis. The risk of psychotic disorder among people who migrate prior to age 18 is nearly twice as high as the native-born population, with no evidence of effect modification by age strata. People who migrate during early adulthood (19 to 29 years) have a similar risk of psychotic disorder as the native-born population (IRR = 0.93, 95% CI = 0.60, 1.44) and a lower risk relative to those who migrate during infancy (0 to 2 years) (IRR = 0.58, 95% CI = 0.33, 1.04). CONCLUSIONS: Migrant status is one of few well-established risk factors for psychotic disorder, yet we have limited understanding of the underlying etiology. The findings of this review advance our understanding of this association and identify high-risk groups to target for intervention.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,002
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations50
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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