CLINICAL APPROACHES TO CULTURAL DIVERSITY IN MENTAL HEALTH CARE. A LITERATURE REVIEW.
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Inequity on mental healthcare access is a main problem for migrants. In addition, migration-related factors may function as social determinants for mental health. It is necessary to adapt our services to the needs of this vulnerable population. This should be done taking into account that cultural factors have an impact on the way that mental illness and treatment are conceptualized.The aim of this study is to gain a global vision of the different types of clinical approaches to migrantsu2019 mental healthcare that have been developed throughout the world.Methods: Literature review via scientific database (PubMed, PsycInfo) was conducted. The screening process resulted in a selection of 32 papers.Results: The adaptations to cultural diversity in mental health are mostly found in England, France, Canada, Australia and the US. In recent years, they have started spreading to other countries. Some of the adaptations found were: using interpreters and cultural brokers, professionals training and supervision, innovations on the therapeutical setting, cultural consultation and ethno-specific clinics. How these adaptations are developed is related to the country's migration patterns, as well as its citizenship model.Conclusions: There are many ways in which we can improve mental healthcare access for migrants. However, there is still a long way to get away from ethnocentric perspectives, treasuring multicultural pluralism
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».