Traumatic Experiences and Mental Health Risk for Refugees
Notice bibliographique
Résumé
Refugees who settle in Western countries exhibit a high rate of mental health issues, which are often related to experiences throughout the pre-displacement, displacement, and post-displacement processes. Early detection of mental health symptoms could increase positive outcomes in this vulnerable population. The rates and predictors of positive screenings for mental health symptoms were examined among a large sample of refugees, individuals with special immigrant visas, and parolees/entrants (N = 8149) from diverse nationalities. Logistic regression analyses were used to determine if demographic factors and witnessing/experiencing violence predicted positive screenings. On a smaller subset of the sample, we calculated referral acceptance rate by country of origin. Refugees from Syria, Iraq, and Afghanistan were most likely to exhibit a positive screening for mental health symptoms. Refugees from Sudan, Iraq, and Syria reported the highest rate of experiencing violence, whereas those from Iraq, Sudan, and the Democratic Republic of Congo reported the highest rate of witnessing violence. Both witnessing and experiencing violence predicted positive Refugee Health Screener-15 (RHS-15) scores. Further, higher age and female gender predicted positive RHS-15 scores, though neither demographic variable was correlated with accepting a referral for mental health services. The findings from this study can help to identify characteristics that may be associated with risk for mental health symptoms among a refugee population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».