Incidence, Racial Disparities and Factors Related to Psychosis among Black Individuals in Canada: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveBlack communities are increasingly concerned about psychosis, a worry echoed by provincial health-care systems across Canada. Responding to the lack of evidence on psychosis in Black communities, this scoping review examined the incidence and prevalence of psychosis, access to care (pathways to care, coercive referrals, interventions, etc.), treatments received, and stigma faced by individuals with psychosis.MethodTo identify studies, a comprehensive search strategy was developed and executed in December 2021 across 10 databases, including APA PsycInfo, CINAHL, MEDLINE and Web of Science. Subject headings and keywords relating to Black communities, psychosis, health inequalities, Canada and its provinces and territories were used and combined. The scoping review was conducted in accordance with Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses for Scoping review (PRISMA-ScR) reporting standard.ResultsA total of 15 studies met the inclusion criteria, all of them conducted in Ontario and Quebec. Results highlight different disparities in psychosis among Black communities. Compared to other Canadian ethnic groups, Black individuals are more likely to be diagnosed with psychosis. Black individuals with psychosis are more likely to have their first contact with health-care settings through emergency departments, to be referred by police and ambulance services, and to experience coercive referrals and interventions, and involuntary admission. Black individuals experience a lower quality of care and are the ethnic group most likely to disengage from treatment.ConclusionThis scoping review reveals many gaps in research, prevention, promotion and intervention on psychosis in Black individuals in Canada. Future studies should explore factors related to age, gender, social and economic factors, interpersonal, institutional and systemic racism, and psychosis-related stigma. Efforts should be directed toward developing trainings for health-care professionals and promotion and prevention programs within Black communities. Culturally adapted interventions, racially disaggregated data, and increased research funding are needed.
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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 | 0,012 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».