MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3110552689 · doi:10.1371/journal.pmed.1003392

Mortality and major disease risk among migrants of the 1991–2001 Balkan wars to Sweden: A register-based cohort study

2020· article· en· W3110552689 sur OpenAlexfundno aff
Edda Björk Þórðardóttir, Li Yin, Arna Hauksdóttir, Ellenor Mittendorfer‐Rutz, Anna‐Clara Hollander, Christina M. Hultman, Paul Lichtenstein, Weimin Ye, Filip K. Arnberg, Fang Fang, Emily A. Holmes, Unnur Valdimarsdóttir

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetLupina FoundationOak Foundation
Mots-clésMedicineDemographyCohortRefugeeCohort studyEpidemiologyDiseaseCancerCause of deathInternal medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In recent decades, millions of refugees and migrants have fled wars and sought asylum in Europe. The aim of this study was to quantify the risk of mortality and major diseases among migrants during the 1991-2001 Balkan wars to Sweden in comparison to other European migrants to Sweden during the same period. METHODS AND FINDINGS: We conducted a register-based cohort study of 104,770 migrants to Sweden from the former Yugoslavia during the Balkan wars and 147,430 migrants to Sweden from 24 other European countries during the same period (1991-2001). Inpatient and specialized outpatient diagnoses of cardiovascular disease (CVD), cancer, and psychiatric disorders were obtained from the Swedish National Patient Register and the Swedish Cancer Register, and mortality data from the Swedish Cause of Death Register. Adjusting for individual-level data on sociodemographic characteristics and emigration country smoking prevalence, we used Cox regressions to contrast risks of health outcomes for migrants of the Balkan wars and other European migrants. During an average of 12.26 years of follow-up, being a migrant of the Balkan wars was associated with an elevated risk of being diagnosed with CVD (HR 1.39, 95% CI 1.34-1.43, p < 0.001) and dying from CVD (HR 1.45, 95% CI 1.29-1.62, p < 0.001), as well as being diagnosed with cancer (HR 1.16, 95% CI 1.08-1.24, p < 0.001) and dying from cancer (HR 1.27, 95% CI 1.15-1.41, p < 0.001), compared to other European migrants. Being a migrant of the Balkan wars was also associated with a greater overall risk of being diagnosed with a psychiatric disorder (HR 1.19, 95% CI 1.14-1.23, p < 0.001), particularly post-traumatic stress disorder (HR 9.33, 95% CI 7.96-10.94, p < 0.001), while being associated with a reduced risk of suicide (HR 0.68, 95% CI 0.48-0.96, p = 0.030) and suicide attempt (HR 0.57, 95% CI 0.51-0.65, p < 0.001). Later time period of migration and not having any first-degree relatives in Sweden at the time of immigration were associated with greater increases in risk of CVD and psychiatric disorders. Limitations of the study included lack of individual-level information on health status and behaviors of migrants at the time of immigration. CONCLUSIONS: Our findings indicate that migrants of the Balkan wars faced considerably elevated risks of major diseases and mortality in their first decade in Sweden compared to other European migrants. War migrants without family members in Sweden or with more recent immigration may be particularly vulnerable to adverse health outcomes. Results underscore that persons displaced by war are a vulnerable group in need of long-term health surveillance for psychiatric disorders and somatic disease.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,279 · 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.

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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS MedicineMême sujetMigration, Health and TraumaTravaux en français237 207