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Enregistrement W4378085074 · doi:10.2196/47627

Culturally Adapting a Digital Intervention to Reduce Suicidal Ideation for Syrian Asylum Seekers and Refugees in the United Kingdom: Protocol for a Qualitative Study

2023· article· en· W4378085074 sur OpenAlexvenueno aff
Oliver Beuthin, Kamaldeep Bhui, Ly‐Mee Yu, Sadiya Shahid, Louay Almidani, Mariah Malak Bilalaga, Roshan Hussein, Alnarjes Harba, Yasmine Nasser

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeePsychological interventionMental healthDisplaced personPopulationIntervention (counseling)PsychologyMedicinePolitical sciencePsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The conflict in Syria has produced the largest forced displacement crisis since the Second World War. As a result, Syrians have experienced various stressors across the migratory process, putting them at an increased risk of developing mental health issues, including, crucially, suicidal ideation (SI). Despite their high rates of SI across Europe, there remain various barriers to accessing treatment. One way to increase access is the use of culturally adapted digital interventions, which have already shown potential for other minority populations. To culturally adapt the intervention, further research is needed to better understand Syrian asylum seekers' and refugees' cultural conceptualizations, coping strategies, and help-seeking behavior for SI. To do so, this study will use a unique cultural adaptation framework to intervene at points of lived experience with the migratory process where Syrian culture and signs of psychopathology converge. Likewise, co-design events will be used to adapt points of experience with the intervention where Syrian culture and the intervention conflict. As the first cultural adaption of a digital SI intervention for Syrian asylum seekers and refugees, this study will hopefully encourage further development of culturally sensitive interventions for the largest refugee population in the United Kingdom and the world. OBJECTIVE: The objective of the study is to increase access to mental health treatment for Syrian asylum seekers and refugees in the United Kingdom by culturally adapting a digital intervention to reduce SI. METHODS: The study will use experience-based co-design, an action research method, to culturally adapt a digital intervention to reduce SI for Syrian asylum seekers and refugees in the United Kingdom. This will involve conducting 20-30 interviews to understand their lived experiences with the migratory process, cultural conceptualizations of mental health and SI, coping strategies, mental health help-seeking behavior, and perceptions of digital mental health interventions. In addition, 3 co-design events with 6 participants in each will be held to collaboratively adapt the intervention. Touchpoints and themes extracted from each phase will be prioritized by a community panel before adapting the intervention. RESULTS: The study began in November 2022 and will continue until the last co-design event in August 2023. The results of the study will then be published by December 2023. CONCLUSIONS: Access to treatment for some of the most severe mental health issues is still limited for Syrian asylum seekers and refugees in the United Kingdom. Cultural adaptations of digital interventions developed for general populations have the potential to increase access to treatment for this population. Specifically, adapting the intervention for Syrian asylum seekers' and refugees' experiences with SI in relation to their lived experience with the migratory process may enable greater recruitment and adherence for users of various cultural and ethnic subgroups and levels of SI. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/47627.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,005

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 Opus0,492
Tête enseignante GPT0,669
Écart entre enseignants0,177 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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