Reflections on the explanations of higher psychosis rates among migrant and ethnic minority populations: A critical discourse analysis
Notice bibliographique
Résumé
A growing number of studies suggest that migrant and ethnic minority populations are at higher risk for being diagnosed with psychosis. However, the reasons why have been disputed. This study aims to explore different interpretations of the observed higher rates of psychosis diagnosis among immigrants and ethnic minorities in some parts of the world. We sought to examine these interpretations through a critical lens, acknowledging the social underpinnings of discourses and their power to shape real-world practices. Peer-reviewed editorials, commentaries and letters regarding the topics of interest were retrieved from database searches and subjected to a pattern-based critical discourse analysis. Across a 30-year span of literature, conceptualizations and explanations of higher psychosis rates amongst migrant and minoritized populations evolved in relation to the larger social context, at times opposing one another. Three discursive themes were identified, reflecting intersecting explanations: institutional racism in psychiatry; psychiatry as a scientific discipline that sees and treats all patients equally; and the social locus of high rates. Tensions surrounding psychiatry as a field, including issues of evidence, biological reductionism, and the conceptualization of psychiatric nosological categories have played out within the evolution of this discourse. Exploring how discursive constructions in relation to psychosis and minoritization have been shaped by historical and social factors, we consider the role of local and global dynamics of social power in favouring one explanatory model over another and how these may have affected efforts to prevent and better treat psychosis amongst immigrant and minoritized groups.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».