UN peacekeeper health and risk factors --- a systematic scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Conflicts, natural disasters, and complex emergencies present substantial health challenges to United Nations (UN) peacekeepers deployed in mission areas. This scoping review aims at summarizing previous research on the health of UN peacekeepers and identifies issues for further investigation. METHODS: Following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) extension for Scoping Reviews, we systematically searched Web of Science, PubMed, EMBASE, Scopus and China National Knowledge Infrastructure (CNKI) for English and Chinese literature published from April 1997 to November 2023. A data charting form was developed by two reviewers to extract relevant themes and provided narrative descriptions. RESULTS: We screened 1079 de-duplicated records and included 143 studies in this scoping review. There were 112 studies on the health status of UN peacekeepers, with more than half on mental health problems such as stress and anxiety. Many studies explored the health status of UN peacekeepers in African countries deployed from mainly U.S., Canada, U.K., China, Australia and Norway. There were 39 studies on the health risk factors of UN peacekeepers, including natural environmental, social environmental, psychological, behavioral lifestyle, biological factors and health service factors. There were 62 articles on the health protection of UN peacekeepers, mainly based on previous deployment experience, with a lack of theoretical guidance from global health perspectives. This scoping review found that health problems of UN peacekeepers are complicated, and whose impacts are cross-border. Social environmental factors were explored the most among health risk factors. Disease prevention measures, medical and health measures, and psychosocial measures were the main health protection for UN peacekeepers. CONCLUSIONS: This scoping review highlighted that health problems of UN peacekeepers were typical global health issues with complicated and cross-border health risk factors. Therefore, comprehensive strategies could be taken from global health perspectives, including multi-phases (before-deployment, during-deployment, and post-deployment), multi-disciplines (public health, medicine, politics, health diplomacy, and others), and multi-levels (the UN, host countries, troop-contributing countries, the UN peacekeeping team, and UN peacekeepers).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».