Mental Health Screening Approaches for Resettling Refugees and Asylum Seekers: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Refugees and asylum seekers often face delayed mental health diagnoses, treatment, and care. COVID-19 has exacerbated these issues. Delays in diagnosis and care can reduce the impact of resettlement services and may lead to poor long-term outcomes. This scoping review aims to characterize studies that report on mental health screening for resettling refugees and asylum seekers pre-departure and post-arrival to a resettlement state. We systematically searched six bibliographic databases for articles published between 1995 and 2020 and conducted a grey literature search. We included publications that evaluated early mental health screening approaches for refugees of all ages. Our search identified 25,862 citations and 70 met the full eligibility criteria. We included 45 publications that described mental health screening programs, 25 screening tool validation studies, and we characterized 85 mental health screening tools. Two grey literature reports described pre-departure mental health screening. Among the included publications, three reported on two programs for women, 11 reported on programs for children and adolescents, and four reported on approaches for survivors of torture. Programs most frequently screened for overall mental health, PTSD, and depression. Important considerations that emerged from the literature include cultural and psychological safety to prevent re-traumatization and digital tools to offer more private and accessible self-assessments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».