Efficient identification of mental health problems in refugees in Germany: the Refugee Health Screener
Notice bibliographique
Résumé
Background: A substantial number of refugees present with mental disorders. This appears particularly acute in the currently increasing refugee populations in Europe. Although EU guidelines demand the identification and support of vulnerable individuals such as survivors of trauma, no adequately validated and comprehensive mental health screening instruments for refugees residing in Europe currently exist. Objective: We studied the feasibility, validity, and reliability of the Refugee Health Screener-15 (RHS-15) – a time-efficient and easy-to-implement screening developed by Hollifield et al. (2013) – as a self-rating and interview instrument. Methods: A sample of refugees from different countries (N = 86), representative of those who had arrived around the turn of the year 2015/2016 in Germany, filled in the RHS-15 on their own. A semi-structured clinical interview was later conducted with a random subsample (n = 56). Results: Fifty-two percent of the refugees examined screened positive in the RHS-15, thus indicating current mental health problems. The RHS-15 showed a good feasibility, reliability, and validity in both the self-rating and the interview version. It detected clinically relevant mental health problems when PTSD, depression, anxiety, or somatization problems were present. A shorter 13-item version proved to be equally valid. Conclusions: Together with previous research on the RHS in refugees living in the US, this suggests that the RHS is a time-efficient and accurate instrument that is able to detect common mental health problems in a wide range of refugees. Prospectively, the RHS could be used as an instrument for identifying vulnerable refugees, for example, by integrating it in the initial medical examination in the host community, thereby initiating support.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».