Serious mental health conditions and exposure to adulthood trauma in low- and middle-income countries: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is a strong link between trauma exposure and serious mental health conditions (SMHCs), such as schizophrenia and bipolar disorder. The majority of research in the field has focused on childhood trauma as a risk factor for developing an SMHC and on samples from high-income countries. There is less research on having an SMHC as a risk factor for exposure to traumatic events, and particularly on populations in low- and middle-income countries (LMICs).This scoping review aimed to synthesize the nature and extent of research on traumatic events that adults with SMHCs face in LMICs. It was conducted across five databases: PubMed, Embase, PsycINFO, Web of Science Core Collection and Africa-Wide Information/NiPad in December 2023 and by hand searching citation lists. Findings: The database search returned 4,111 articles. After removing duplicates and following a rigorous screening process, 51 articles met criteria for inclusion. There was one case study, one mixed methods study, 12 qualitative studies and 37 quantitative studies. Ten countries were represented, with the most studies from India (n = 19), Ethiopia (n = 9) and China (n = 6). Schizophrenia was the most studied type of SMHC. Of the trauma exposures, more than 76% were on interpersonal violence, such as sexual and physical violence. Of the studies on interpersonal violence, more than 23% were on physical restraint (e.g., shackling) in the community or in hospital settings. There were no studies on man-made or natural disasters. Implications: Much of our data in this population are informed by a small subset of countries and by certain types of interpersonal violence. Future research should aim to expand to additional countries in LMICs. Additional qualitative research would likely identify and contextualize other trauma types among adults with SMHCs in LMICs.
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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 | 0,006 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».