Public Health Research on Severe Mental Conditions Among Immigrant Communities in the United States: Strategies From a Qualitative Study with South Asian Immigrants in New York City
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The study of severe mental conditions has primarily remained under the purview of basic and clinical research. Although global epidemiological data indicate that immigrant groups are at higher risk of these conditions, U.S. data are lacking. Qualitative studies can be an important first step to bring attention to understudied phenomena. Methods: =4) in New York City. These strategies were synthesized from the team's internal notes of adaptations during the study design and data collection, weekly debrief meetings during data analysis, and brainstorm sessions for this manuscript. Results: The main results of the study are reported elsewhere. This section focuses on lessons learned to improve immigrant participant interest and engagement, including the strengths and limitations of the healthcare setting; recruitment by a multilingual South Asian psychiatrist; interviews by non-clinical South Asian researchers selected for a variety of ages, genders, and languages; and the interview process and content. Discussion: Overall, these strategies show the feasibility of non-clinical researchers to collect high-quality data about severe mental conditions among immigrant communities, noting that the details of specific strategies and results will be particular to each immigrant community. Public health research on severe mental conditions is essential to understand and address the experiences of severe mental conditions among immigrant communities in the U.S.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».