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Enregistrement W3118917589 · doi:10.1080/17441692.2020.1866637

Intercepted journeys: Associations between migration and mobility experiences and depressive symptoms among substance using migrants at the Mexico-Guatemala border

2021· article· en· W3118917589 sur OpenAlexaff
Teresita Rocha‐Jiménez, Carmen Fernández‐Casanueva, José R. Suárez-López, María Luisa Zúñiga, Noé C. Crespo, Sonia Morales‐Miranda, Shira M. Goldenberg, Jay G. Silverman, Kimberly C. Brouwer

Notice bibliographique

RevueGlobal Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesFogarty International CenterUniversity of California, San DiegoNational Institutes of HealthNational Institute on Drug AbuseConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésOddsInternal migrationDepressive symptomsMental healthLogistic regressionCoping (psychology)Poison controlSuicide preventionDemographyGeographyMedicinePopulationPsychiatryEnvironmental healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Substance use and depressive psychiatric symptoms have been associated with migration and mobility. The Mexico-Guatemala border is a key transit point for internal, regional, and international migration flows. However, there is limited knowledge of the role of substance use, migration, and mobility on mental health among migrants at this border. Our paper explores the association of migration and mobility patterns with possible major depressive symptoms among migrants at this key geographic region. We recruited 392 substance-using migrants using modified time-location sampling. Crude and adjusted logistic regression models were developed. We found that 12% of the sample had possible major depressive symptoms. After adjusting for relevant covariates, including gender, income, and perceived homelessness, we found that recent rural-urban and short-term migrants had higher odds of possible major depressive symptoms, whereas international migrants had lower odds. Findings of this paper suggest that although migrants experience hardship and uncertainty, they may respond with complex and nuanced forms of coping and planning.

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)0,000
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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