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Enregistrement W4210716481 · doi:10.1371/journal.pone.0261773

Compounding inequalities: Adolescent psychosocial wellbeing and resilience among refugee and host communities in Jordan during the COVID-19 pandemic

2022· article· en· W4210716481 sur OpenAlexaff
Nicola Jones, Sarah Baird, Bassam Abu Hamad, Zulfiqar A Bhutta, Erin Oakley, Manisha Shah, Jude Sajdi, Kathryn M. Yount

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesForeign, Commonwealth and Development OfficeBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésPandemicPsychosocialPsychological resilienceRefugeeMental healthEnvironmental healthSocial isolationPsychologyPovertyMedicineDemographyGerontologyGeographyPsychiatryEconomic growthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SociologySocial psychologyDiseaseEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The COVID-19 pandemic and associated risk-mitigation strategies have altered the social contexts in which adolescents in low- and middle-income countries live. Little is known, however, about the impacts of the pandemic on displaced populations, and how those impacts differ by gender and life stage. We investigate the extent to which the pandemic has compounded pre-existing social inequalities among adolescents in Jordan, and the role support structures play in promoting resilience. METHODS: Our analysis leverages longitudinal quantitative survey data and in-depth qualitative interviews, collected before and after the onset of COVID-19, with over 3,000 Syrian refugees, stateless Palestinians and vulnerable Jordanians, living in camps, host communities and informal tented settlements. We utilize mixed-methods analysis combining multivariate regression with deductive qualitative tools to evaluate pandemic impacts and associated policy responses on adolescent wellbeing and mental health, at three and nine months after the pandemic onset. We also explore the role of support systems at individual, household, community, and policy levels. FINDINGS: We find the pandemic has resulted in severe economic and service disruptions with far-reaching and heterogenous effects on adolescent wellbeing. Nine months into the pandemic, 19.3% of adolescents in the sample presented with symptoms of moderate-to severe depression, with small signs of improvement (3.2 percentage points [pp], p<0.001). Two thirds of adolescents reported household stress had increased during the pandemic, especially for Syrian adolescents in host communities (10.7pp higher than any other group, p<0.001). Social connectedness was particularly low for girls, who were 13.4 percentage points (p<0.001) more likely than boys to have had no interaction with friends in the past 7 days. Adolescent programming shows signs of being protective, particularly for girls, who were 8.8 percentage points (p<0.01) more likely to have a trusted friend than their peers who were not participating in programming. CONCLUSIONS: Pre-existing social inequalities among refugee adolescents affected by forced displacement have been compounded during the COVID-19 pandemic, with related disruptions to services and social networks. To achieve Sustainable Development Goal targets to support healthy and empowered development in adolescence and early adulthood requires interventions that target the urgent needs of the most vulnerable adolescents while addressing population-level root causes and determinants of psychosocial wellbeing and resilience for all adolescent girls and boys.

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,948

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations49
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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