Mental Health and Wellbeing of Rohingya Refugees: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Since 1978, the Rohingya population has faced multiple humanitarian crises, including racial disparities, which significantly escalated during 2017, leading to widespread exile from Myanmar. Reportedly, violence, persecution, and trauma have posed grievous impacts on the mental health of these forcibly displaced people. This scoping review aimed to synthesize the evidence regarding the overall epidemiologic burden of psychological problems of Rohingya refugees with their associated factors. We evaluated five major databases and additional sources till July 31, 2024, and included articles according to the eligibility criteria following the Joanna Briggs Institute (JBI) guidelines and the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) checklist. Out of 373 citations retrieved from multiple sources, we included 35 articles in this review. Most of the articles reported a high prevalence of different psychological symptoms of Rohingya refugees, such as depression, anxiety, post-traumatic stress disorder, persistent complex bereavement disorder, feeling afraid, etc. Several correlates of mental health problems were reported, including older age, being female, illiteracy, experiences of torture, sexual violence, unemployment, food insecurity, statelessness, lack of healthcare access, unhygienic campsites, and preexisting health problems, etc. There were significant gaps in community-level intervention studies, however, Group Integrated Adapt Therapy (IAT-G) and Mental Health and Psychosocial Support (MHPSS) services are widely used. The available evidence suggests a huge burden of mental health disorders with several biopsychosocial factors that may assist in better policymaking and implementation of multilayered approaches, like improving healthcare access, training healthcare providers, more community-based intervention studies, and introducing tele-mental health services for Rohingya refugees.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».