A comparative analysis of age of onset and associated factors in non-refugee immigrants versus native-born individuals with psychotic disorders
Notice bibliographique
Résumé
Background: The age of onset in psychosis (AOP) has been of particular interest in research due to its association with the prognosis and expression of psychotic disorders. There is a lack of research concerning the influence of environmental factors such as stressful life events or exposure to traumatic events on AOP, especially among non-refugee immigrants.Objective: This study investigates the AOP among non-refugee immigrants as compared to native-born individuals and explores the associations of AOP with trauma burden. A total of 198 participants (99 non-refugee immigrants and 99 native-born individuals) diagnosed with psychotic disorders were assessed for sociodemographic, clinical, and migration data, along with trauma exposure, using validated scales.Methods: A multiple linear regression model was used to assess potential associations between AOP and these variables.Results: Non-refugee immigrants experience psychosis at an earlier age (25.26 vs. 28.22 years) and exhibit unique associations between AOP and factors such as age at first migration, cumulative trauma distress, stressful events, and comorbid psychiatric diagnosis. Conversely, native-born individuals show associations with sex, age, job status, and comorbid psychiatric diagnoses.Conclusions: These findings emphasise the significance of considering migration-related factors and trauma in understanding AOP among non-refugee immigrants, providing valuable insights for tailored preventive interventions in this population.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».