Trajectories of psychosocial symptoms and wellbeing in asylum seekers and refugees exposed to traumatic events and resettled in Western Europe, Turkey, and Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Background: Longitudinal studies examining mental health trajectories in refugees and asylum seekers are scarce.Objectives: To investigate trajectories of psychological symptoms and wellbeing in refugees and asylum seekers, and identify factors associated with these trajectories.Method: 912 asylum seekers and refugees from the control arm of three trials in Europe (n = 229), Turkey (n = 320), and Uganda (n = 363) were included. We described trajectories of psychological symptoms and wellbeing, and used trauma exposure, age, marital status, education, and individual trial as predictors. Then, we assessed the bidirectional interactions between wellbeing and psychological symptoms, and the effect of each predictor on each outcome controlling for baseline values.Results: Symptom improvement was identified in all trials, and for wellbeing in 64.7% of participants in Europe and Turkey, versus 31.5% in Uganda. In Europe and Turkey domestic violence predicted increased symptoms at post-intervention (ß = 1.36, 95% CI 0.17–2.56), whilst murder of family members at 6-month follow-up (ß = 1.23, 95% CI 0.27–2.19). Lower wellbeing was predicted by murder of family member (ß = −1.69, 95% CI −3.06 to −0.32), having been kidnapped (ß = −1.67, 95% CI −3.19 to −0.15), close to death (ß = −1.38, 95% CI −2.70 to −0.06), and being in the host country ≥2 years (ß = −1.60, 95% CI −3.05 to −0.14). In Uganda at post-intervention, having been kidnapped predicted increased symptoms (ß = 2.11, 95% CI 0.58–3.65), and lack of shelter (ß = −2.51, 95% CI −4.44 to −0.58) and domestic violence predicted lower wellbeing (ß = −1.36, 95% CI −2.67 to −0.05).Conclusion: Many participants adapt to adversity, but contextual factors play a critical role in determining mental health trajectories.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».