Perceived ethnic discrimination as a risk factor for psychotic symptoms: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have shown an elevated risk of psychotic symptoms (PS) and experiences (PEs) among ethnic minority groups, with significant variation between groups. This pattern may be partially attributable to the unfavorable socio-environmental conditions that surround ethnic minority groups. Perceived ethnic discrimination (PED) in particular has been a salient putative risk factor to explain the increased risk. METHODS: We conducted a systematic literature review and meta-analysis to assess the impact of PED on reporting PS/PEs in ethnic minorities. This review abides by the guidelines set forth by Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses. The included studies were obtained from the databases: Medline, PsycINFO, and Web Of Science. Sub-group analyses were performed assessing the effect of PED in different subtypes of PS, the influence of ethnicity and moderating/mediating factors. RESULTS: Seventeen studies met the inclusion criteria, and nine were used to conduct the meta-analysis. We found a positive association between PED and the occurrence of PS/PEs among ethnic minorities. The combined odds ratio were 1.77 (95% CI 1.26-2.49) for PS and 1.94 (95% CI 1.42-2.67) for PEs. We found that the association was similar across ethnic groups and did not depend on the ethnic origin of individuals. Weak evidence supported the buffering effects of ethnic identity, collective self-esteem and social support; and no evidence supported the moderating effect of ethnic density. Sensitivity to race-based rejection significantly but only slightly mediated the association. CONCLUSION: These findings suggest that PED is involved in the increased risk of PS/PEs in ethnic minority populations.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».