Characteristics Associated with Fear of COVID-19 among Syrian Refugee Parents in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The aim was to assess the prevalence and factors associated with fear of COVID-19 among Syrian refugee parents in Ontario, Canada. Methods: A sample of 540 Syrian refugee parents who resettled in Ontario were interviewed between March 2021, and March 2022. The level of fear was measured using the Fear of COVID-19 scale. Multiple linear regression analysis was performed to assess the relationships between socio-demographic, migration, and health-related factors and fear of COVID-19. Results: The mean (SD) score for the Fear of COVID-19 scale was 15.6 (6.02), and 15.4% of the participants were categorized as having high levels of Fear of COVID-19. Results of the multiple linear regression analysis showed that low self-rated English/French language ability was significantly associated with increased fear of COVID-19 (Adjβ=0.65, p=0.047). When compared to participants who do not need an interpreter, those who needed an interpreter, and were always provided with one, were at reduced fear of COVID-19 (Adjβ=-1.56, p=0.061). In addition, findings indicated that low self-perceived socioeconomic status, more years spent in Canada, living in a refugee camp, and poor self-rated mental health contributed significantly to elevated levels of fear of COVID-19. Discussion: Targeted intervention and prevention strategies for reducing the fear of COVID-19 should be considered for the Syrian refugee population in Canada. Language ability is one of the factors related to increased fear of COVID-19, thus, providing information and interventions in different languages is essential for this population.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».