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Enregistrement W3112639349 · doi:10.47634/cjcp.v54i4.68881

Examining Post-Migration Social Determinants as Predictors of Mental and Physical Health of Recent Syrian Refugees in Canada: Implications for Counselling, Practice, and Research

2020· article· en· W3112639349 sur OpenAlexafffundvenueabout
Ben C. H. Kuo, Lais Granemann, Avideh Najibzadeh, Riham Al-Saadi, Monira Dali, Bayan Alsmoudi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Counselling and Psychotherapy · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFordham UniversityUniversity of Windsor
Mots-clésMental healthRefugeePsychosocialPsychologyImmigrationClinical psychologyGerontologyEnvironmental healthMedicinePsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to the increasing number of Syrian refugees being resettled in Canada and worldwide, the present study set out to explore and examine critical post-migration predictors of mental health and physical health of adult Syrian refugees (n = 235) living in Windsor, Ontario. Using survey data collected from the national SyRIA-lth project and grounded in the Social Determinants of Health model, this study tested demographic, contextual, and psychosocial predictors in two regression models of mental health and physical health, respectively. The results showed that both predictive models were significant in explaining Syrian refugees’ mental and physical health outcomes, as hypothesized. Specifically, age, gender, satisfaction of health services, perceived control, and perceived stress predicted mental health in significant ways, whereas age, satisfaction of health services, and perceived stress predicted physical health in significant ways as well. Implications for practice and research with Syrian refugees, given the identified risk and protective factors of health, are considered.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,331 · 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'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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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