Experiences and socio-environmental contexts in the lead-up to psychosis: a qualitative analysis of the narratives of persons with psychosis from different ethnic, racial and immigrant backgrounds
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Previous research, predominantly quantitative, has attributed the excess risk for psychosis among immigrants and ethnic minorities to social adversity, discrimination and structural inequities. Although calls have acknowledged their potential for yielding nuanced insights, qualitative methods focused on first-person narratives have not been used in research into the social determinants of the development of psychosis. Methods: We explored the experiences and socio-environmental contexts of individuals with psychosis from diverse ethno-racial and immigrant backgrounds. We also gathered their perspectives on the causality of psychosis. We conducted in-depth interviews with 24 participants at early intervention services for psychosis in Montreal, Canada. Results: Through thematic analysis, we identified five themes: "Spaces and societies of oppression"; "Nothing to hold on to"; "Mistreated, invisible or seen in the wrong light"; "Places of freedom, connection and safety"; and "Healing and well-being". Spaces described as oppressive fomented experiences of precarity, isolation and mistreatment. Spaces of freedom, connection and inclusivity enabled healing and well-being. Experiences of precarity, mistreatment and exclusion were more frequent for minoritized individuals. Participants attributed psychosis to multiple factors, many pertaining to social contexts. Discussion: Our findings shed light on the processes through which social contexts shape the lives and illness development of individuals from diverse backgrounds. By framing them within particular life stories and places, we gain a fuller, more fine-grained understanding of the social-structural determinants that have been identified in quantitative studies. Our work highlights the need to attend closely to patients' social contexts and narratives and advocate for inclusivity, equity, and connection at the societal level.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,012 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».