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Enregistrement W4414955776 · doi:10.1371/journal.pmen.0000273

The association between perceived psychosocial support and resilience among Venezuelan migrant women: A secondary analysis of cross-sectional data from 2022

2025· article· en· W4414955776 sur OpenAlexafffund
Maxwell F. Josic, Bradley P. Stoner, Maria Marisol, Susan A. Bartels

Notice bibliographique

RevuePLOS mental health. · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsEnhancing Learning and Research for Humanitarian Assistance
Mots-clésPsychosocialPsychological resilienceAssociation (psychology)Logistic regressionMental healthOddsResilience (materials science)Displacement (psychology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Migrants experience profound threats to their mental health, with women facing additional vulnerabilities such as sexual exploitation and trafficking. Resilience protects against the impacts of these threats through mental, emotional, and behavioural adaptations. A central component of resilience is perceived psychosocial support (PPS), which describes the belief that assistance is available to mitigate the effects of stressors. This study analyzes the association between PPS and resilience among Venezuelan migrant women using data from a cross-sectional study (2022) involving 9116 Venezuelan migrants aged 14 + . We hypothesized PPS and resilience would be positively correlated. Following the 'sensemaking' methodology, each participant shared a brief experience and completed a questionnaire contextualizing their experience. PPS and resilience were assessed using two single-item measures: one capturing how supported participants felt, and the other evaluating how often they believed they successfully coped with challenges. Using data from 5388 micro-narratives, we constructed a logistic regression model using backward elimination with inclusion at p < 0.20. Overall, 65% of participants self-reported resilience. The model included five of eight covariates: age, ethnicity, health issues, displacement duration, and relative wealth. Participants in the top tertile of PPS had 2.12 times the odds of resilience compared to those in the bottom tertile (95% CI: [1.84, 2.47], p < 0.0001), while the middle and bottom tertiles were equally resilient (OR=0.99, 95% CI: [0.87, 1.14], p = 0.91). Resilience correlated positively with age and relative wealth, and negatively with displacement duration and health issues. This study confirms PPS is important in the resilience of Venezuelan migrant women and elucidates several unexpected results for further investigation, including the null association between resilience and LGBTQ+ self-identification. Future studies should administer validated questionnaires to better understand the contributions of the constituent components of resilience among this population. These results can be utilized to develop tailored resilience-fostering interventions and more efficiently direct mental health resources.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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