Measurement tools used to assess individual health assets among refugee populations: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Forced migration is increasing globally, which has detrimental effects on the physical and mental health of refugees, who may face significant challenges accessing healthcare services. However, refugees also possess considerable strengths or assets that can protect against various health challenges. Identifying and strengthening the individual health assets of refugees is critical to promoting their health and mitigating these health challenges. Yet, there is a paucity of data on refugees' individual health assets, including tools to measure them. Therefore, this scoping review aimed to identify and summarise the available measurement tools to assess the individual health assets of refugees. We conducted a comprehensive literature search using six electronic databases and a Google search without restrictions on publication dates. We used Arksey and O'Malley's methodological framework approach to streamline the review processes. Forty-one eligible studies were included, from which 28 individual health asset tools were identified. Of these, 11 tools were tested for validity in refugee populations. Among the validated tools, the reliability scores for the measures of individual health asset outcomes, including resilience (Child and Youth Resilience Measure, Wagnild and Young's Resilience Scale, and Psychological Resilience Scale), acculturation (Vancouver Index of Acculturation and Bicultural Involvement Questionnaire), self-esteem (Rosenberg Self-Esteem Scale), and self-efficacy (Generalized Self-Efficacy Scale), ranged from good to excellent. The findings provide guidance for health service planners, humanitarian organisations, and researchers regarding the appropriateness and quality of tools that can be applied to assess individual health assets, which are crucial for designing culturally sensitive asset-based health promotion interventions for refugees.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».