MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402555934 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.33809

Chronic Illness and Quality of Life 5 Years After Displacement Among Rohingya Refugees in Bangladesh

2024· article· en· W4402555934 sur OpenAlex
Ahmed Hossain, Redwan Bin Abdul Baten, Altaf Saadi, Juwel Rana, Taifur Rahman, Hasan Mahmud Reza, Mohamad Alameddine

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Geopolitics and Ethnography
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of Health
Mots-clésRefugeeMedicineQuality of life (healthcare)Psychological interventionDisplaced personCross-sectional studyGerontologyDemographyPsychiatryGeographyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Rohingya refugees, forcibly displaced from Myanmar, face challenges adapting to Bangladesh. Examining their quality of life (QOL) is vital to identifying nuanced factors associated with their well-being, informing targeted interventions for an improved QOL. Objectives: To identify the QOL among Rohingya refugees 5 years after migration to Bangladesh, with a particular emphasis on understanding the complex interplay between sociodemographic factors and chronic illnesses. Design, Setting, and Participants: A cross-sectional study involving resettled Rohingya adults was conducted between May 18 and July 7, 2021, approximately 5 years after their resettlement in Bangladesh. Of the participants, 500 individuals were healthy, whereas 558 individuals were undergoing treatment for at least 1 chronic disease. Data were analyzed from January to February 2024. Main Outcomes and Measures: The study assessed QOL using the short version of the World Health Organization's QOL Questionnaire, covering 4 domains: physical, psychological, social, and environmental. Scores were transformed to a maximum of 100. Tobit linear regression, adjusted for potential confounders, was employed for analysis. Results: The study included a total of 1058 respondents, who were predominantly female (630 participants [59.5%]) and had a mean (SD) age of 42.5 (16.1) years. Despite being healthy, individuals without chronic illnesses had median QOL scores ranging from 44 to 56 out of 100, indicating a relatively poor QOL. A total of 260 participants (46.6%) with chronic diseases reported very poor or poor QOL, in contrast to 58 healthy individuals (11.6%) in the fifth year after displacement. Specifically, patients with cancer and those who had multimorbidity exhibited the lowest QOL scores across all domains, with significant reductions in the physical health (10.57 decrease; 95% CI, -12.97 to -8.17) and psychological domain scores (7.20 decrease; 95% CI, -9.71 to -5.93) according to Tobit regression analysis. Conclusions and Relevance: This study found that chronic illnesses were associated with all domains of QOL among Rohingya refugees, particularly those with musculoskeletal disorders, cancer, and multimorbid conditions. This heightened vulnerability may contribute to poor QOL in this population. By uncovering these disparities, the study lays the groundwork for targeted interventions and policies aligned with the United Nations' goal of leaving no one behind in sustainable development efforts.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,316 · 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