Perceived Discrimination and Physical and Mental Health Among Resettled Communities in Ohio
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study examined perceived discrimination and its relationship with health outcomes, including chronic illnesses and mental health problems, among refugees resettled in Ohio. Using a cross-sectional design, an online survey was conducted from November 2023 to February 2024, with a total sample of 478. Participants were adults (≥18) from five major refugee communities in Ohio: Afghan, Bhutanese, Congolese, Ethiopian/Eritrean, and Somali. Perceived discrimination was measured using the everyday discrimination Scale (EDS), while mental health symptoms were assessed with the PHQ-4. Chronic morbidity was captured through self-reported physician-diagnosed conditions. Multivariable logistic regression models were used to assess relationships between discrimination and health outcomes, adjusting for demographic, social, and healthcare access variables. Approximately 28.8% reported having at least one chronic condition, and 23.0% screened positive for mental health problems. Perceived discrimination was prevalent, with over a quarter of participants reporting experiences of discrimination on each item of the EDS. Notably, 52.1% reported being treated with less courtesy or respect. Over one-third (33.5%) of participants reported experiencing racial discrimination. Perceived discrimination was significantly associated with adverse mental health outcomes (adjusted odds ratio [aOR] = 1.34; 95% CI: 1.10–1.62). Participants who reported experiencing two or more types of discrimination had 2.02 times higher odds of chronic morbidity (aOR = 2.02; 95% CI: 1.14–3.58) and 2.68 times higher odds of mental health problems (aOR = 2.68; 95% CI: 1.45–4.95) compared to those who did not report discrimination. Perceived discrimination emerges as a critical determinant of health disparities among refugee populations, reflecting significant associations with chronic morbidity and mental health issues.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».