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Enregistrement W6902725392 · doi:10.7892/boris.136428

Risk of Psychosis Among Refugees: A Systematic Review and Meta-analysis.

2019· article· en· W6902725392 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKölner Universitäts PublikationsServer (Universität zu Köln) · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosisMEDLINEDiseaseRisk assessmentSchizophrenia (object-oriented programming)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE This systematic review and meta-analysis is, to date, the first and most comprehensive to focus on the incidence of nonaffective psychoses among refugees. OBJECTIVE To assess the relative risk (RR) of incidence of nonaffective psychosis in refugees compared with the RR in the native population and nonrefugee migrants. DATA SOURCES PubMed, PsycINFO, and Embase databases were searched for studies from January 1, 1977, to March 8, 2018, with no language restrictions (PROSPERO registration No. CRD42018106740). STUDY SELECTION Studies conducted in Denmark, Sweden, Norway, and Canada were selected by multiple independent reviewers. Inclusion criteria were (1) observation of refugee history in participants, (2) assessment of effect size and spread, (3) adjustment for sex, (4) definition of nonaffective psychosis according to standardized operationalized criteria, and (5) comparators were either nonrefugee migrants or the native population. Studies observing ethnic background only, with no explicit definition of refugee status, were excluded. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA) and the Meta-analysis of Observational Studies in Epidemiology (MOOSE) guidelines were followed for extracting data and assessing data quality and validity as well as risk of bias of included studies. A random-effects model was created to pool the effect sizes of included studies. MAIN OUTCOMES AND MEASURES The primary outcome, formulated before data collection, was the pooled RR in refugees compared with the nonrefugee population. RESULTS Of the 4358 screened articles, 9 studies (0.2%) involving 540 000 refugees in Denmark, Sweden, Norway, and Canada were included in the analyses. The RR for nonaffective psychoses in refugees was 1.43 (95% CI, 1.00-2.05; I-2 = 96.3%) compared with nonrefugee migrants. Analyses that were restricted to studies with low risk of bias had an RR of 1.39 (95% CI, 1.23-1.58; I-2 = 0.0%) for refugees compared with nonrefugee migrants, 2.41 (95% CI, 1.51-3.85; I-2 = 96.3%) for refugees compared with the native population, and 1.92 (95% CI, 1.02-3.62; I-2 = 97.0%) for nonrefugee migrants compared with the native group. Exclusion of studies that defined refugee status not individually but only by country of origin resulted in an RR of 2.24 (95% CI, 1.12-4.49; I-2 = 96.8%) for refugees compared with nonrefugee migrants and an RR of 3.26 (95% CI, 1.87-5.70; I-2 = 97.6%) for refugees compared with the native group. In general, the RR of nonaffective psychosis was increased in refugees and nonrefugee migrants compared with the native population. CONCLUSIONS AND RELEVANCE Refugee experience appeared to be an independent risk factor in developing nonaffective psychosis among refugees in Denmark, Sweden, Norway, and Canada. These findings suggest that applying the conclusions to non-Scandinavian countries should include a consideration of the characteristics of the native society and its specific interaction with the refugee population.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,046
Bibliométrie0,0130,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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