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Enregistrement W3104605927

Exploring mental healthcare needs and challenges of Syrian refugee women in Winnipeg

2020· dissertation· en· W3104605927 sur OpenAlexaboutno aff
Sanjida Newaz

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeMental healthcareSyrian refugeesMental healthHealth carePolitical scienceGerontologyGender studiesPsychologyMedicineSociologyPsychiatryLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The UN Refugee Agency reports that 70.8 million people have been forcibly displaced at the end of 2018. Canada has a long history of accepting refugees and is the second largest resettlement country in the world. While refugees arrive to safety and protection in Canada, language, socio-economic barriers, and cultural differences contribute to struggles. The effects of war, family separation, displacement and long travel may pose more stresses on women, particularly when overlapping with pregnancy, childbirth, and caring for children. Considering the recent influx of refugees, particularly from Syria, it is important to understand how Manitoba is addressing the mental health needs of Syrian refugee women. The objectives of this study were to 1) conduct a literature review on the mental healthcare needs and barriers in accessing services by refugee women in the Canadian context; 2) explore the perspectives of Syrian Refugee women on how they experience mental health and the healthcare system in Winnipeg; 3) explore the perspectives of service providers and decision-makers on how refugee women experience mental health and access healthcare services in Winnipeg; and 4) provide policy recommendations to improve mental healthcare services in Manitoba based on the research findings. Semi-structured interviews were conducted with Syrian refugee women and service providers/decision makers in Winnipeg. The data were analyzed using qualitative thematic analysis and coded for themes aided by NVivo 12 software. The findings presented in two broad subject areas – barriers in accessing mental healthcare services and strategies to improve mental healthcare services for refugee women in Winnipeg. Most cited barriers by refugee women were language, weather, employment and income level, stigma and system navigation. The service providers mentioned stigma, and lack of resources to provide culturally competent care. Collaboration among agencies, leadership at all levels, and education for both refugee women and service providers were also mentioned. This study recommends that service providers use guidelines developed by UNHCR in providing culturally competent care, decision makers take leadership roles in implementing better collaboration among agencies, the employers be open in hiring refugees, and educational initiatives for the broader society to ensure that refugees feel welcomed and included.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,005
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,195 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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